Уряд "Національного блоку" — союзу правих партій

Дата добавления: 2015-08-31; просмотров: 723

Когда мы считаем показатели регрессии для каждой независимой переменной, выводится показатель р-значение, лежащее между 0 и 1. Любая независимая переменная с р-значением (столбец Е), меньшим или равным 0.15, считается полезной для предсказания значений зависимой переменной. Следовательно, чем меньше р-значение, тем сильнее влияние независимой переменной на прогноз. У трёх независимых переменных следующие р-значения: 0.23 (для Произведенные А), 0.025 (для Произведенные В) и 0.017 (для Произведенные С). Эти значения можно трактовать следующим образом:

· Когда для предсказания месячных производственных расходов используются переменные Произведенные В и Произведенные С, вероятность того, что переменная Произведенные А повысит точность прогноза, равна 77% (1-0.23).

· Когда для предсказания месячных производственных расходов используются переменные Произведенные А и Произведенные С, вероятность того, что переменная Произведенные В повысит точность прогноза, равна 97.5% (1-0.025).

· Когда для предсказания месячных производственных расходов используются переменные Произведенные А и Произведенные В, вероятность того, что переменная Произведенные С повысит точность прогноза, равна 98.3% (1-0.017).

Величины наших р-значений показывают, что переменная Произведенные А не слишком усиливает прогнозирующую способность переменных Произведенные В и Произведенные С, т.е. если у нас есть Произведенные В и Произведенные С, мы можем предсказать месячные производственные расходы примерно так же хорошо, как если бы мы включили в прогноз ещё и переменную Произведенные А в качестве независимой переменной. Следовательно, мы можем попробовать удалить из прогноза независимую переменную Произведенные А.

Скопируйте данные на рабочий лист А удалены и удалите столбец Произведенные А (столбец С). Затем исправьте входной диапазон x на C3:D22. Результат представлен на листе Без А (рис. 5 и 6).

У обеих переменных Произведенные В и Произведенные С очень низкие р-значения (0.002 и 0.007). Они указывают на наличие у обеих переменных значительной прогнозирующей способности. С помощью новых коэффициентов можно предсказать:

Прогнозируемые месячные расходы = 35475+

+ (Произведенные В)+

+ (Произведенные С).

Рис. 5. Параметры множественной регрессии без данных независимой переменной Произведенные А

Рис. 6. Перечень остатков, вычисленных после удаления данных независимой переменной Произведенные А