Сравнение посчитанных результатов с результатами Microsoft Excel.

Регрессионная статистика
Множественный R	0,969117127
R-квадрат	0,939188005
Нормированный R-квадрат	0,929052672
Стандартная ошибка	0,036690484
Наблюдения	8

Посчитанные результаты

Множественный R- индекс корреляции (для парной регрессии rxy) = 0.969

R-квадрат - коэффициент детерминации, =0.939

Стандартная ошибка - стандартная ошибка оценки =0.036

Наблюдения - количество наблюдений, n=8

Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	1	0,124745	0,124745	92,66475	7,19E-05
Остаток	6	0,008077	0,001346
Итого	7	0,132822

Посчитанные результаты

df - число степеней свободы m=1; n-m-1=6; n-1=7.

F- критерий Фишера=92.66

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика
Y-пересечение	1,031553029	0,034086	30,26334
Переменная X 1	-0,493795004	0,051297	-9,62625

Посчитанные результаты

Коэффициенты- коэффициенты уравнения регрессии а=9.11 и b=-5.76

Стандартная ошибка - стандартные ошибки коэффициентов уравнения регрессии m_a=0.199 и m_b=7.261

t-статистика- t-статистика t_a=45.72 и t_b=-7.93

ВЫВОД ОСТАТКА
Наблюдение	Предсказанное Y	Остатки
1	5,033016453	-2,033016453
2	3,773393274	2,226606726
3	5,340924342	-1,340924342
4	5,956740119	0,043259881
5	5,610343744	-1,610343744
6	6,156464154	1,843535846
7	6,418601951	-0,418601951
8	6,957440756	2,042559244
9	7,49627956	1,50372044
10	7,256795647	-2,256795647

Посчитанные результаты

Предсказанное Y – значения результирующего показателя, рассчитанные по построенной модели;

Остатки – разность между фактическими и предсказанными значениями результирующего показателя Y .

y*	y-y*
2,713517046	0,386483
5,274332794	-0,17433
6,234638699	-0,33464
6,810822243	-0,71082
7,057758047	0,142242
7,194944605	0,905055
4,314026888	-0,51403
4,999959678	0,30004

Для определения наилучшей модели составим сравнительную таблицу:

Модель	Коэффициент детерминации	F-критерий Фишера	Индекс корреляции	Средняя относительная ошибка
линейная	0,915715696	65,1876319	0,956930351	0%
Степенная	0,923752509	72,69111418	0,961120445	7%
гиперболическая	0,939188005	92,66474522	-0,969117127	8%

Наибольшее значение коэффициента детерминации и критерия Фишера имеет гиперболическая модель, ее берем в качестве наилучшей.

По линейной модели делаем прогноз выпуска готовой продукции при прогнозном значении вооруженности предприятия.

Определяем случайные ошибки m_a, m_b, m_rxy:

m_a = 6,66

m_b = 7,18

m_rxy = 0,2

Далее

t_a = 136867602

t_b = -0,802473

t_rxy = -9,626253

Сравниваем фактическое значение t-статистики с табличным значением:

t_a = 136867602.6 > t_табл=2,45; t_b = -0.802 < t_табл=2,45; t_rxy = 9.63 > t_табл=2,45, получаем что параметры a, b, r _xy статистически не значимы.