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.