2.4. Расчет характеристик модели

После определения модели парной регрессии осуществляют проверку данной модели на соответствие фактическим статистическим данным. Для этого рассчитывают следующие показатели:

а) коэффициент детерминации

Коэффициент детерминации показывает долю вариации результативного признака под влиянием вариации признака-фактора. Первоначально определим - множественный коэффициент корреляции по формуле:

,

где - остаточная дисперсия зависимой переменной или дисперсия переменной y, объясненная факторными переменными, включенными в анализ;

- общая дисперсия зависимой переменной ( или ) .

Таблица 6.

Расчетные данные для вычисления R и

Исходные данные		Расчетные значения
Номер рабочего	Дневная выработка рабочего, шт.у
4-й	4	-3,3	10,89	4,6	1	-0,6	0,15
6-й	5	-2,3	5,29	5,2	4	-0,2	0,04
3-й	6	-1,3	1,69	5,8	9	0,2	0,033
1-й	7	-0,3	0,09	6,4	16	0,6	0,087
2-й	7	-0,3	0,09	7	25	0	0
7-й	8	0,7	0,49	7,6	36	0,4	0,05
9-й	8	0,7	0,49	8,2	49	-0,2	0,025
10-й	9	1,7	2,89	8,8	64	0,2	0,022
8-й	10	2,7	7,29	9,4	81	0,6	0,06
5-й	9	1,7	2,89	10	100	-1	0,11
Итого	7,3		32,1		385		0,577

Используя расчетные данные таблицы 6 вычислим R:

Для рассмотренного примера величина равна 0,9253, а это означает, что 92,53% вариации величины “стоимость товара” объясняется вариацией затрат на транспортировку товара.

б) среднюю ошибку аппроксимации

Значение средней ошибки аппроксимации рассчитывается по формуле:

где у_i - значение результативного признака;

- теоретические значения результативного признака, полученные в результате подстановки соответствующих значений факторных признаков в уравнение регрессии.

Величина не должна превышать допустимого значения средней ошибки (12%-15%).

Рассчитаем значение средней ошибки аппроксимации:

Величина не должна превышать допустимого значения средней ошибки (12%-15%).