Данные регрессионной статистики

Независимая переменная	Коэфициент	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение
Свободный член	182123,68	58694,37	3,10	0,01
Х1	1194,46	154,21	7,75	0,00
Х2	5772,29	2227,83	-2,59	0,02
Х3	155,43	71,94	2,16	0,05

Для функции у Стандартная ошибка равна 126239,66; R-квадрат = 0,9; Нормированный R-квадрат = 0,88. Таким образом, для рассматриваемого примера уравнение регрессии (или уравнение прогнозирования) будет иметь следующий вид:

= 182123,68+ 1194,46 + 5772,29 + 155,43

Рис. 5. Лист Excel с результатами расчета статистических показателей регрессии

Интерпретация коэффициентов регрессии

Свободный член (сдвиг) , равный 182123,68, формально надлежит понимать следующим образом: выручка за 2005 год, когда отсутствуют такие показатели как численность штатного персонала, количество филиалов и количество предприятий с которыми работают фирмы. Иными словами это выручка, на которую не воздействуют данные факторы. Сдвиг следует обсуждать как вспомогательную величину, необходимую для получения оптимальных прогнозов, и не истолковывать ее буквально.

Коэффициенты регрессии , и следует рассматривать как степень влияния каждой из переменных (численность персонала, количество филиалов, количество предприятий-компаньенов) на размер выручки, если все другие независимые переменные остаются неизменными. Так, коэффициент , равный 1194,46 указывает, что (при прочих равных условиях) повышение численности штатного персонала ведет к увеличению прибыли на 1194 тысяч рублей. Относительно коэффициента можно заметить, что при увеличении количества дочерних фирм и филиалов может принести выручку в размере 5772 тысяч рублей. Анализируя коэффициент , можно заметить, что увеличение количества предприятий, с которыми работают фирмы, приводит к увеличению выручки в размере 155 тысяч рублей.

Еще раз заметим, что все названные коэффициенты регрессии отражают влияние на исследуемый параметр у только какой-то одной переменной х при непременном условии, что все другие переменные (факторы) не меняются.

Список литературы

Бараз В.Р., Пегашкин В.Ф. Использование MS Excel для анализа статистических данных. Учебное пособие. – Нижний Тагил: НТИ(ф) УГТУ-УПИ, 2007. 184 с.