Оценка качества регрессивного анализа с использованием коэффициента детерминации

№ п/п	Период времени (t)	Фактический объем продаж по предприятию,тыс. руб. (Q)	Фактически произведенные расходы на рекламу (Х), тыс.руб.	Оцениваемый объем продаж, тыс.руб.	Квадрат абсолютного отклонения	Квадрат отклонения от средней величины
А	1	2	3	4	5	6
1	январь	16522,61	1701,1
2	февраль	15050,62	1502,57
3	март	14999,01	1428,77
4	апрель	15668,25	1515,83
5	май	13496,87	1496,4
6	июнь	12021,97	1254,38
7	июль	13582,01	1333,42
8	август	14276,34	1587,12
9	сентябрь	12789,01	1706,03
10	октябрь	18617,17	1865,48
11	ноябрь	18667,22	1954,45
12	декабрь	18166,07	1866,98
13	Итого	183857,15	19212,53
14	Средняя арифметиче- я объема продаж (), тыс.руб.
15	Коэффициент детерминации (1 – гр.5 стр.13/гр.6 стр.13)

Методические рекомендации

При определении показателей качества и надежности регрессионного анализа необходимо помнить, что наиболее наглядными характеристиками из всех подобных показателей обладает коэффициент детерминации. Он позволяет отразить долю изменения Q, описываемого уравнением регрессии. Коэффициент детерминации располагает свое значение в пределах между 0 и 1. Чем ближе к единице значение R², тем точнее выбранная функция описывает зависимость между результативным показателем и определяющими его факторами. Если прогнозный анализ продаж ведется с использованием уравнения линейной регрессии с одной независимой переменной, коэффициент детерминации определяют по формуле

,

где Q_t – фактический объем продаж в t-м году;

- оцениваемый объем продаж с использованием ранее определенного уравнения регрессии.

Средняя ошибка предвидения рассчитывается по формуле

Если значение коэффициента детерминации существенно отдалено от единицы, то для повышения качества и точности осуществляемых прогнозов необходимо использовать другие функции, чтобы построенная с их помощью кривая роста (снижения) объема продаж максимально возможно соответствовала фактическим изменениям результативного показателя.