3. Дать сравнительную оценку силы связи факторов с результатом с помощью средних коэффициентов эластичности
Рассчитаем
коэффициенты эластичности по формулам:
Коэффициенты эластичности |
Эух1 |
-0,138 |
||
|
|
|
Эух2 |
-0,17437 |
|
|
|
Эух3 |
0,080075 |
4. Оценить статистическую значимость параметров уравнения регрессии и с помощью критерия Фишера статистическую надежность результатов регрессионного моделирования
Расчетный показатель |
Табличный |
Сравнение |
Вывод |
|
|
|
Статистически значим |
|
|
|
Статистически незначим |
|
|
|
Статистически незначим |
|
|
|
Статистически незначим |
Fф=2,0399765 |
|
Fф<Fкр |
Уравнение статистически незначимо |
=4,460151
=-0,8882279
=-0,56339066
=1,243249985
5. Оценить с помощью средней ошибки аппроксимации качество уравнений
Средняя ошибка
аппроксимации
находится по формуле:
.
Произведем вспомогательные расчеты с
помощью Excel:
№ п/п |
Y1 |
X1 |
X2 |
X3 |
Y^ |
Модуль |
1 |
730,0 |
11,0 |
55,0 |
33,0 |
693,5016 |
0,049997767 |
2 |
530,0 |
20,0 |
75,0 |
15,0 |
574,462 |
0,083890598 |
3 |
678,0 |
15,0 |
58,0 |
34,0 |
670,5023 |
0,011058562 |
4 |
728,0 |
12,0 |
58,0 |
34,0 |
685,5473 |
0,058314183 |
5 |
609,0 |
21,0 |
67,0 |
37,0 |
631,5942 |
0,037100572 |
6 |
507,0 |
21,0 |
70,0 |
20,0 |
589,024 |
0,161783133 |
7 |
548,0 |
20,0 |
61,0 |
5,0 |
576,4366 |
0,05189155 |
8 |
616,0 |
21,0 |
75,0 |
10,0 |
558,4385 |
0,093444062 |
9 |
592,0 |
17,0 |
68,0 |
36,0 |
647,7388 |
0,094153407 |
10 |
655,0 |
21,0 |
62,0 |
20,0 |
602,7336 |
0,079796057 |
11 |
671,0 |
21,0 |
67,0 |
21,0 |
596,3668 |
0,111226771 |
12 |
560,0 |
16,0 |
53,0 |
25,0 |
654,2403 |
0,168286323 |
13 |
635,0 |
11,0 |
53,0 |
15,0 |
657,2982 |
0,035115238 |
14 |
606,0 |
13,0 |
70,0 |
13,0 |
613,732 |
0,012759081 |
15 |
711,0 |
18,0 |
62,0 |
23,0 |
624,3837 |
0,121823204 |
|
|
|
|
|
|
1,170640509 |
|
|
|
|
|
A |
7,804270058 |
.
Полученное значение
ошибки аппроксимации не высокое,
находится на допустимом уровне, не
превышающем 8-10%, поэтому расчетные
значения от фактических отклоняются
не сильно.