Краткое воспоминание из алгебрыВ порядке подготовки к рассмотрению примера на применение метода регрессии вспомним основы алгебры. Вы, конечно, не забыли, что линия описывается следующей формулой: Y = аХ + b, где Y — зависимая переменная (например, объем продаж); а — коэффициент, характеризующий наклон линии (зависимость между переменными); X — независимая переменная (например, дождь); b — отрезок на оси «Y» (точка, в которой линия пересекает вертикальную ось). Компьютерная программа построения электронных таблиц рассчитывает линейное уравнение (Y = mX + b), описывающее связь между независимой и зависимой переменными. Программа определяет, можно ли в качестве точного инструмента прогнозирования использовать линию, которая рассчитана как наилучшим образом отображающая зависимость. Владелец сети из двадцати магазинов Ben & Jerry ' s по продаже мороженого заметил, что объемы продаж растут и снижаются с ростом и понижением температуры воздуха соответственно. Решив определить точную математическую зависимость между объемом продаж и сезонными температурами, он собрал данные по ежемесячным объемам продаж за предыдущие пять лет, а в Национальной метеорологической службе получил информацию по среднемесячной температуре в соответствующие месяцы. В результате получилась следующая таблица:
Используя функцию «Regression» («Регрессия») программы построения электронных таблиц, владелец получил следующие данные: Статистические данные R2 0,704 Среднеквадратическая погрешность оценки Y 243 334 Коэффициент, характеризующий точку пересечения оси Y -379 066 Коэффициент X 16431 Среднеквадратическая погрешность коэффициента X 3 367 t-статистика переменной X 4,88
|