2.Найдём коэффициент корреляции:
0,84141162
Коэффициент корреляции ~ 0,84,14%, это свидетельствует о том, что связь между х и у тесная
3.Найдём коэффициент детерминации:
=0,70797351
Это означает что ~70,79% вариации (у) средние рыночные цены определяются вариацией полной себестоимости (х).
Найдём среднюю ошибку аппроксимации:
=12,3741321%
Точность аппроксимации >10%, следовательно, точность модели уравнения регрессии не удовлетворительна.
4.Рассчитаем прогнозное значение фактора при увеличение его значения на 20% :
44,5249
Рассчитаем прогнозное значение результата при увеличении значения фактора:
упр=57,921882
5.Рассчитаем ошибку прогноза:
=9,15550112
6. Составим сводную таблицу результатов вычислений.
|
Тип модели |
Уравнение регрессии, Yp |
Коэффициент(индекс) Корреляции R xy |
Коэффициент (индекс) Детерминации R^2 |
Фактическое значение критерия Фишера Fф |
Критерий Стьюдента |
Прогнозное значение y, тыс. руб. |
Средняя по модулю ошибка аппроксимации Аср.,% |
|
Линейная |
1,748260132 *X -18,69575338 |
0,822125261
|
0,675889945
|
20,85371728
|
taфакт.= 4,56658705 tbфакт.= -1,295287268 trфакт.= 4,56658705 tтабл.=2,2281. |
59,14885068
|
|
|
Степенная |
|
0,815720178
|
0,665399409
|
--------- |
--------- |
56,43781783
|
12,37508596
|
|
Показательная |
15,1026839*1,02965 |
0,837862674
|
0,70201386
|
--------- |
--------- |
55,47804
|
11,79196981
|
|
Гиперболическая |
124,8343-2845,38/x
|
0,777812
|
0,604991
|
--------- |
--------- |
60,93174003
|
14,71591
|
|
Параболическая |
|
0,84141162
|
0,70797351
|
--------- |
--------- |
57,921882
|
12,3741321
|
+
*
Лучшей является показательная модель, так как ей соответствует наименьшая ошибка аппроксимации.