1.Simple Regression (парная корреляция - однофакторные уравнения).

На экране таблица:

Dependent variable : (зависимая переменная)

Independent variable : (независимая переменная)

Model: Linear (вид функции: линейная)

Confidence limits: 95.0 (уровень вероятности)

Prediction limits : 95.0

Point labels : (точка отсчета) .

С помощью клавиши F7 вызовите список файлов и переменных, выберите имя переменной и введите имена зависимой переменной и независимой переменной в соответствующие строки (укажите курсором).

Вид функции выбирается клавишей "Пробел". Остальные требования можно не изменять.

ЗАПУСК НА РЕШЕНИЕ клавишей F 6 (смотрите подсказки внизу экрана).

Р е з у л ь т а т р е ш е н и я :

Regression Analysis - Linear models: Y = a + bx

(регрессионный анализ - линейная модель)

——————————————————————————————

Dependent variable : urosch Independent variable : udobr

(зависимая переменная) (iaзависимая переменная)

——————————————————————————————

Parameter Estimate Standard T Value Prob.

(параметр, (оценка Error (Т-кри- Level

имя пере- коэф.урав- (ошибка терий) (уровень

менной) нения) оценки) вероятности

————————————————————————————————————— хххххххххх 20.78 1.04 3.56 .00000

хххххххххх 0.1657 0.0586 - 2.68 .01211

Analysis of Variance (анализ вариации)

—————————————————————————————————————

Analysis of Variance (анализ вариации

——————————————————————————————————

Source Sum of Souares Df Mean Square F-Ratio Prob.Level Model Error Total (Corr)

(источ- (сумма квадра- (сред.квадрат) (F-отно- (уровень (модель)(ошиб- (сумма.....)

ник) тов) шение вероятнос- ка)

Oишера) ти)

————————————————————————————————————————

Correlation Coefficient = -0.4522 R-squared = 20.45 percent (коэф.корреляции) (R-квадрат) процент)

Stnd.Error of Est.= 2.781

(стандартная ошибка оценки)

2.3. М н о г о ф а к т о р н ы й р е г р е с с и о н н ы й анализ.

2.3.1. Сочетание в одном уравнении разных форм связи.

Большинство производственных функций имеют криволинейный характер. Для задания криволинейной формы связи необходимо все переменные представить в натуральных или десятичных логарифмах. Для задания параболы (многочлена второй степени) нужно факторные показатели представить в первой степени и в квадрате, для гиперболы - принимаются обратные значения факторных показателей. В одном уравнении можно представить различные формы связи зависимой переменной с разными независимыми переменными (факторами).

27. Процедуры многофакторного регрессионного анализа.

В главном меню выбрать :

K.Regression Analysis (регрессионный анализ) --> 3.Multiple Regression.

На экране : Dep. var. _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _

(зависимая переменная)

Ind.var.: _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _

(независимые переменные)

В таблицу вводятся названия зависимой и независимых переменных (в столбик): с помощью клавиши F7 вызывается список переменных, выбирается имя переменной и вводится в нужное место таблицы.

ЗАПУСК НА РЕШЕНИЕ — клавиша F 6 .

Р е з у л ь т а т р е ш е н и я

Model fitting results for: ZATPOSTR.zatpost1c

———————————————————————————————

Independent variable coefficient std. error t-value sig.level

(независимая (значение (ошибка (t - кри- (. . . . . . .)

коэффициента оценки) терий)

———————————————————————————————

CONSTANT

(свободный член) 0.160982 0.053992 2.9816 0.0048

ZATPOSTR.obrwal 0.377649 0.057252 6.5962 0.0000

———————————————————————————————

R-SQ. (ADJ.) = 0.5030 SE= 0.092642 MAE= 0.069340 DurbWat= 2.223

R-квадрат (сред.ошибка оценки) (Дарбин-Ватсона) Previously: 0.0000 0.000000 0.000000 0.000

43 observations fitted, forecast(s) computed for 0 missing val. of

dep. var.

(43 наблюдения использованы .......................................)

Для получения дополнительной статистики нажмите клавишу Esc и из меню выберите:

Corralation matrix - матрица парных коэффициентов корреляции Generate reports - общие результаты (значения зависимой переменной фактической и вычисленной по уравнению)

Confidence intervals - доверительные интервалы

Save results - сохранение результатов .

Выводы об эффективности производства делаются путем сопоставления фактического значения зависимой переменной с ее расчетным значением. Эти значения можно получить, выбрав Generate reports :