Постройте модель в естественной форме только с информативными факторами и оцените ее параметры.
Алгоритмические шаги нахождения параметров множественного уравнения регрессии с отобранными факторами и его параметров выполняются соответственно с пунктом 1 лабораторной работы. Результаты анализа представлены на рисунке 9.
Рисунок 9 – Результат применения инструмента Регрессия для переменных х3, х4, х5
Уравнение регрессии имеет вид (в скобках, под коэффициентами, обычно указывают t-статистику):
(10,69) (2,27) (2,97) (-0,68) Уравнение в целом и его параметры статистически значимы, кроме b5. Отрицательный знак b5 не поддается экономической интерпретации, из чего следует, что повышение насыщенности средствами оздоровления растений отрицательно сказывается на урожайности. Если в результате получается, что некоторые коэффициенты не значимы, как в нашем случае незначим b5, то необходимо вернуться к пункту 6 и исключить его из анализа. Результаты регрессионного анализа с факторными переменными х3, х4 представлены на рисунке 10.
Рисунок 10 – Результат применения инструмента Регрессия для переменных х3, х4
Получаем уравнение вида: (11,01) (2,20) (3,22) Уравнение в целом и его параметры статистически значимы. При этом можем наблюдать, что коэффициент детерминации R2=0,47 незначительно снизился, зато скорректированный
|
увеличился по сравнению с результатами регрессии с полным перечнем факторов. Что свидетельствует об улучшении качества модели.
