- •Модель множественной регрессии
- •Данные о 30 российских компаниях
- •Промежуточные расчеты множественного коэффициента корреляции
- •Промежуточные расчеты парных коэффициентов корреляции
- •10. Использование построенной модели в прогнозных целях
- •Данные о трехзвездных отелях
- •Показатели деятельности фирмы «Ваше очарование»
Промежуточные расчеты множественного коэффициента корреляции
|
|
|
|
1 |
2 |
3 |
4 |
669669,44 |
1,36 |
193,21 |
7187046,08 |
457877,78 |
0,69 |
118,81 |
5409655,75 |
214986,78 |
0,69 |
8,41 |
3388790,08 |
394802,78 |
0,03 |
118,81 |
3503884,82 |
35973,44 |
0,69 |
16,81 |
4494965,35 |
836005,44 |
1,36 |
123,21 |
5933446,42 |
362805,44 |
0,03 |
102,01 |
4317529,88 |
Окончание табл. 23
1 |
2 |
3 |
4 |
676780,44 |
0,69 |
16,81 |
52782162,35 |
454725,44 |
1,36 |
118,81 |
751457,82 |
146178,78 |
0,03 |
50,41 |
11108000,22 |
573553,78 |
1,36 |
82,81 |
8362892,82 |
648561,78 |
0,03 |
102,01 |
4055658,95 |
2438802,78 |
0,69 |
3,61 |
65774262,68 |
712898,78 |
0,03 |
8,41 |
1408652,48 |
341835,11 |
0,69 |
82,81 |
1719070,62 |
144907,11 |
0,69 |
3,61 |
88287321,62 |
239447,11 |
0,03 |
9,61 |
2274466,15 |
433402,78 |
0,03 |
123,21 |
2636942,95 |
46944,44 |
0,69 |
16,81 |
827857,35 |
679525,44 |
0,69 |
123,21 |
6095302,62 |
231040,44 |
0,03 |
3,61 |
2509478,42 |
1502258,78 |
1,36 |
320,41 |
7337958,62 |
253344,44 |
0,03 |
16,81 |
2119547,75 |
1146327,11 |
0,69 |
479,61 |
7386799,22 |
4569618,78 |
0,03 |
320,41 |
109581815,48 |
946080,44 |
0,69 |
50,41 |
806643,48 |
449346,78 |
0,69 |
50,41 |
2695726,15 |
79900,44 |
0,03 |
24,01 |
4485359,22 |
655020,44 |
1,36 |
1,21 |
5012523,95 |
468312,11 |
1,36 |
50,41 |
1567170,15 |
Сумма квадратов отклонений |
|||
20810934,67 |
18,17 |
2740,70 |
423822389,47 |
Дисперсия |
|||
717618,44 |
0,63 |
94,51 |
14614565,15 |
Среднеквадратическое отклонение |
|||
847,12 |
0,79 |
9,72 |
3822,90 |
5.2. Расчет множественного коэффициента корреляции
.
Множественный коэффициент корреляции достаточно высокий, что свидетельствует о существенной зависимости величины заработной платы от включенных в модель факторов.
6. Расчет бета-коэффициентов
;
;
.
Полученные значения бета-коэффициенты позволяют проранжировать факторы по степени их влияния на моделируемый показатель следующим образом:
1) стаж работы в должности руководителя (в большей степени влияющий фактор);
2) годовой объем продаж компании
3) образование (в меньшей степени влияющий фактор).
7. Вычисление парных коэффициентов корреляции.
7.1. Проведение промежуточных расчетов и оформление результатов расчетов в виде табл. 24.
Т а б л и ц а 24
