1. Постановка задачі.

2. Специфікація моделі: х –

у –

«Хмара розсіювання»

“Точечные диаграммы”: “Диапазон”: Массивы (Х; Y)

3. Розрахунок моделей

Лінійна модель: .

Розрахункова модель: .

Знаходження оцінок параметрів моделі методом найменших квадратів

M = , В =

• Правило оберненої матриці:

• Виділити масив матриці результату: (m n)•(n k) = (m k);

• f_x: Математические → “МОБР”, “МУМНОЖ”

• Комбінація кнопок: F2+ Ctrl +Shift + Enter

• Правило Крамера:

ả_{1 = = = .}

ả_{0 = = = .}

4. Розрахункові таблиці: (фіксація значень , кнопкою „F4”)

№ п/п	Х	Y	X2	X۰Y	Y-	(Y- )2
Σ								→ 0

.

5. Графік моделі у „хмарі” розсіювання

Побудова: “Точечные диаграммы”: “Диапазон”: Масиви (Х; Y) + Ctrl масив

(Лінія регресії проходить через точку, координати якої с середніми значеннями показника Y та фактора X, = ả₀ + ả₁ ).

6. Дисперсійний аналіз лінійної моделі:

• Дисперсія змінної Y: .

• Дисперсія залишків: = .

• Коефіцієнт детермінації: .

• Коефіцієнт кореляції: (R > 0 при а₁ > 0; R < 0 при а₁ < 0).

• Коефіцієнт еластичності: .

• Коваріаційна матриця: .

• С.к.в. оцінок параметрів: ; .

7. Значущість оцінок параметрів і моделі:

• Значущість моделі за критерієм Фішера:

	m
n –(m+1)

1) α – рівень значущості;

F_табл. знаходиться з таблиці

2) F_ф. >,< F_табл. => значущість (незначущість) моделі (коефіцієнта R²)

• Значущість оцінок параметрів моделі за t -критерієм:

1) t _табл. знаходиться з таблиці t- розподілу: df = n - m-1, α/2 – рівень значущості;

2) t_ф. >,< t_табл. => значущість (незначущість) оцінок параметрів моделі

• Інтервали надійності для оцінок :