Равносторонняя гипербола.
Уравнение равносторонней гиперболы имеет вид: Данная функция нелинейна относительно переменной, но линейна по параметрам. Прежде, чем проводить анализ необходимо перейти от нелинейной формы к линейной. В регрессиях нелинейных относительно переменных процедура лианеризации (анаморфоза) производится путем замены переменных. Введем замену: Вновь полученное уравнение будет иметь вид: Таблица 3.5. – Расчетные величины, необходимые для определения параметров уравнения
Найдем среднее квадратическое отклонение по Z:
Для расчета параметров уравнения регрессии воспользуемся готовыми формулами:
Уравнение принимает вид: Коэффициент эластичности рассчитывается по формуле:
С увеличением затрат труда в растениеводстве на 1 % от своего среднего значения валовой доход отрасли растениеводства увеличивается в среднем на 0,5 %. Для нелинейной модели рассчитывается индекс корреляции: Для его нахождения выполним вспомогательные расчеты (таблица 3.6). Индекс корреляции показывает, что связь между затратами труда в растениеводстве и валовым доходом отрасли умеренная. По индексу корреляции нельзя судить о направлении связи. Рисунок 3.2. – Влияние затрат труда в растениеводстве на валовой доход отрасли (гиперболическая модель).
Таблица 3.6. – Расчетные величины, необходимые для расчета индекса корреляции и определения показателей аппроксимации
Коэффициент детерминации для нелинейных функций рассчитывается следующим образом: Следовательно, вариация валового дохода отрасли растениеводства, на 23% объясняется вариацией затрат труда в растениеводстве, а остальные 77% вариации валового дохода обусловлены изменением других, не учтенных в модели факторов. Средняя ошибка аппроксимации равна 21,8%. т.е. в среднем расчетные значения валового дохода отрасли растениеводства, приходящийся на 100 га пашни, отличаются от фактических на 22%, что не входит в допустимый предел. Значит аппроксимирующая функция выбрана неудачно. Оценим модель через F-критерий Фишера. Выдвинем H0 о статистической незначимости полученного уравнения регрессии и показателя тесноты связи. Сравним фактическое значение F-критерия с табличным. Для этого выпишем из таблицы «Значения F-Фишера при уровне значимости α=0,05» табличное значение. Так как Fфакт<Fтабл,то при заданном уровне вероятности α=0,05 следует принять нулевую гипотезу о статистической незначимости уравнения регрессии и показателя тесноты связи. Так как уравнение регрессии является статистически незначимым, расчет прогнозируемого значения валового дохода, приходящегося на 100 га пашни, по данному уравнению не даст достоверного результата.
|