Проводиться за критерієм Фішера
Проводиться порівняння двох дисперсій: виправленої дисперсії фактора Y і дисперсії залишків · виправлена дисперсію Y: · дисперсія залишків:
Підраховане значення критерію, що спостерігається, порівнюємо зі знайденим з таблиць критичним значенням Фішера. Для користування таблицями задаємо рівень значимості і числа ступенів свободи:
Чим більше F р у порівнянні з F кр, тим вище адекватність. Порівнюючи, робимо висновок про адекватність (або неадекватності) побудованої кореляційної моделі причому оцінюємо і ступінь адекватності.
Рівняння багатофакторної (множинної) лінійної регресії має вигляд:
Методом найменших квадратів (1МНК) обчислюються оцінки невідомих параметрів моделі
Далі знаходиться матриця
Використовуючи Пакет аналізу в MS Excel: – Сервис → Анализ данных → Регрессия - знаходиться множинна кореляції R; – Сервис → Анализ данных → Корреляция - знаходиться кореляційна матриця.
Використовуючи Пакет аналізу в MS Excel: – Сервис → Анализ данных → Регрессия - знаходиться R квадрат;
Способи отримання параметрів рівняння регресії в MS Excel.
Рівняння простої (парної) лінійної регресії має вигляд:
Використовуючи вбудовані функції MS Excel можна отримати параметри рівняння регресії b0, b1: – за допомогою матричних перетворень; – використати статистичні функції ОТРЕЗОК, НАКЛОН; – для знаходження обох параметрів використати с татистичну функцію ЛИНЕЙН. – Сервис → Анализ данных → Регрессия - знаходиться стовпчик коефіцієнтів; – Способи визначення тісноти зв’язку випадкових величин X та Y Використовуючи вбудовані функції MS Excel можна отримати коефіцієнт кореляції r: – використати статистичну функцію КОРРЕЛ; – Сервис → Анализ данных → Корреляция - знаходиться кореляційна матриця.
Визначення параметрів множинної лінійної регресії Рівняння множинної (багатофакторної) лінійної регресії має вигляд:
Використовуючи MS Excel можна отримати параметри рівняння регресії b0, b1, …, bm: – за допомогою матричних перетворень; – для знаходження всіх параметрів використати с татистичну функцію ЛИНЕЙН; – Сервис → Анализ данных → Регрессия - знаходиться стовпчик коефіцієнтів.
Класична лінійна модель множинної регресії. Загальна лінійна економетрична модель - це регресійна модель, яка встановлює лінійну залежність між економічними показниками, один з яких є залежною (пояснюваною) змінною, а всі інші – незалежними (пояснюючими) змінними моделі.
|
.
- число коефіцієнтів у рівнянні регресії, тобто вираз 3.
Багатофакторна лінійна економетрична модель
.
і 
у наступній послідовності формування матриць коефіцієнтів і правих частин:
, обернена до матриці 
; і обчислюється вектор оцінок параметрів моделі за допомогою добутку матриць:
, перший елемент якого значення параметра b0, далі b1, b2, b3.
Множинна кореляція
Множинний коефіцієнт детермінації
.
або відтворити рівняння лінії тренду на діаграмі розсіювання (кореляційному полі).
.
