8.Коэффициент корреляции, коэффициент детерминации.

К-т корреляции (r) отражает зависимость между рассматриваемыми показателями.

Величина коэффициента корреляции	Характеристика силы связи
до 0,3	практически отсутствует
0,3-0,5	слабая
0,5-0,7	заметная
0,7-0,9	сильная
0,9-0,99	очень сильная

Коэффициент корреляции − это безразмерная величина, которая может меняться в пределах от -1 до +1. При этом, чем ближе значение коэффициента к единице (неважно, с каким знаком), тем с большей уверенностью можно утверждать, что между рассматриваемыми переменными существует связь.

Коэффициент детерминации (R^2) показывает, какой процент вариации объясняется воздействием фактора х.

9.F-критерий Фишера, средняя ошибка аппроксимации, среднеквадратическое отклонение, коэффициент вариации.

F-критерий Фишера – оценивает статистически значима или нет зависимость, описанная уравнением регрессии. Чем больше значение, тем лучше. Расчетное значение критерия Фишера сравнивают с табличным. Искать нужно по таблице значений критерия Фишера. F расчетное > F табличного, значит, модель статистически значима.

Средняя ошибка аппроксимации – среднее отклонение расчетных значений от фактических. Допустимый предел ошибки 8-10%. Если коэффициент аппроксимации попадает в допустимый предел до 10%, то модель можно использовать для прогнозирования.

Среднеквадратическое отклонение – это мера ошибки, которую допустили при построении уравнения регрессии. Чем меньше значение показателя, тем лучше уравнение описывает данную зависимость.

Коэффициент вариации оказывает относительную меру отклонения отдельных значений от среднего арифметического. Чем больше коэффициент вариации, тем относительно больший разброс и меньшая выравненность изучаемых объектов.

Изменчивость вариационного ряда принято считать:

• незначительной, если вариация не превышает 10%;

• средней, если вариация составляет 10-20%;

• значительной, если вариация составляет больше 20-33%;

• вариация выше 33% свидетельствует о неоднородности.

Величина коэффициента корреляции	Характеристика силы связи
до 0,3	практически отсутствует
0,3-0,5	слабая
0,5-0,7	заметная
0,7-0,9	сильная
0,9-0,99	очень сильная

10.Прогнозирование по однофакторным моделям, интервал прогноза.

Для прогнозирования объясняемой переменной в уравнение модели подставляют прогнозные значения факторов. Полученное прогнозное значение объясняемой переменной У называется точечным прогнозом. Интервал прогноза рассчитывается для оценки надежности найденного точечного прогноза. ∆=к-т Стьюдента*среднеквадратическое отклонение.К-т Стьюдента зависит от вероятности и количества значений n.

Верхняя граница прогноза: У+∆

Нижняя граница прогноза: У-∆