Построение линейной модели парной регрессииОпределим линейный коэффициент парной корреляции по следующей формуле: ; Можно сказать, что связь между объемом капиталовложений x и объемом выпуска продукции y обратная, достаточно сильная. Уравнение линейной регрессии имеет вид: . Значения параметров a и b линейной модели определим, используя данные таблицы 1 , . Уравнение линейной регрессии имеет вид: . С увеличением объема капиталовложений на 1 млн. руб. объем выпускаемой продукции уменьшится в среднем на 550 тыс. руб. Это свидетельствует о неэффективности работы предприятий, и необходимо принять меры для выяснения причин и устранения этого недостатка. Рассчитаем коэффициент детерминации: . Вариация результата y (объема выпуска продукции) на 82, 2 % объясняется вариацией фактора x (объемом капиталовложений). Оценку значимости уравнения регрессии проведем с помощью F -критерия Фишера: . для a = 0, 05; , . Уравнение регрессии с вероятностью 0, 95 в целом статистически значимое, т. к. . Определим среднюю относительную ошибку: . В среднем расчетные значения для линейной модели отличаются от фактических значений на 5, 685%.
Таблица 1
|