
- •Національний університет дпс україни
- •2. Висновки за наслідками виконання лабораторної роботи1
- •5.1.1. Визначення значущості коефіцієнтів рівняння
- •5.1.2. Залежність довірчих інтервалів коефіцієнтів рівняння від заданого рівня надійності
- •Межі довірчих інтервалів коефіцієнтів рівняння
- •Визначення практичної придатності побудованої ої регресійної моделі.
- •Загальна оцінка адекватності регресійної моделі за f-критерієм Фішера
- •6.1. Економічна інтерпретація коефіцієнта регресії а1
- •6.2. Економічна інтерпретація коефіцієнта еластичності.
- •6.3. Економічна інтерпретація залишкових величин еi
- •Таблиця 2.10 Регресійні моделі зв'язку
5.1.1. Визначення значущості коефіцієнтів рівняння
Рівень значущості – це величина α =1–Р, де Р – заданий рівень надійності (довірча ймовірність).
Режим роботи інструменту Регресія використовує за умовчанням рівень надійності Р=0,95. Для цього рівня надійності рівень значущості рівний α = 1 – 0,95 = 0,05. Цей рівень значущості вважається за заданий.
У інструменті Регресія надбудови Пакет аналізу для кожного з коефіцієнтів а0 і а1 обчислюється рівень його значущості αр, який вказаний у результативній таблиці (табл. 2.7 термін "Р-значення"). Якщо розрахований для коефіцієнтів а0, а1 рівень значущості αр, менше заданого рівня значущості α= 0,05, то цей коефіцієнт визнається невипадковим (тобто типовим для генеральної сукупності), інакше – випадковим.
Примітка. У випадку, якщо визнається випадковим вільний член а0, то рівняння регресії доцільно побудувати наново без вільного члена а0. У цьому випадку в діалоговому вікні Регресія необхідно задати ті ж самі параметри лише того, що слід активізувати прапорець Константа-нуль (це означає, що модель будуватиметься за умови а0=0). У лабораторній роботі такий крок не передбачений.
Якщо незначущим (випадковим) є коефіцієнт регресії а1, то взаємозв'язок між ознаками X і Y в принципі не може апроксимуватися лінійною моделлю.
Висновок:
Для вільного члена а0 рівняння регресії розрахований рівень значущості становить αр = 0,7993. Оскільки він більше заданого рівня значущості α=0,05, то коефіцієнт а0 визнається випадковим.
Для коефіцієнта регресії а1 розрахований рівень значущості становить αр =0,1984. Оскільки він більше заданого рівня значущості α=0,05, то коефіцієнт а1 визнається випадковим.
5.1.2. Залежність довірчих інтервалів коефіцієнтів рівняння від заданого рівня надійності
Довірчі інтервали коефіцієнтів а0, а1 побудованого рівняння регресії при рівнях надійності Р=0,95 і Р=0,683 представлені в табл. 2.7, на основі якої формується табл. 2.9.
Таблиця 2.9
Межі довірчих інтервалів коефіцієнтів рівняння
Коефіцієнти |
Межі довірчих інтервалів | |||
Для рівня надійності Р=0,95 |
Для рівня надійності Р=0,683 | |||
нижня |
Верхня |
нижня |
верхня | |
а0 |
-2,2591 |
1,6289 |
-1,2733 |
0,64315 |
а1 |
-0,0016 |
0,0073 |
0,00065 |
0,00506 |
Висновок:
У
генеральній сукупності банків значення
коефіцієнта а0
слід
чекати з ймовірністю Р=0,95
у межах
-2,2591а0
1,6289,
значення коефіцієнта а1
у
межах -0,0016
а1
0,0073
Зменшення
рівня
ймовірності веде до звуження
довірчих інтервалів коефіцієнтів
рівняння.
Визначення практичної придатності побудованої ої регресійної моделі.
Практичну
придатність побудованої моделі
можнаохарактеризувати
за величиною лінійного коефіцієнта
кореляції r:
близькість
до одиниці свідчить про хорошу апроксимацію фактичних даних за допомогою побудованої лінійної функції зв'язку
;
близькість
до нуля означає, що зв'язок між фактичними данимиХ і Y не можна апроксимувати як за побудованою, так і будь-якою іншою лінійною моделлю, і, отже, для моделювання зв'язку слід використовувати яку-небудь відповідну нелінійну модель.
Придатність побудованої регресійної моделі для практичного використання можна оцінити і за величиною індексу детермінації R2, який показує, яка частина загальної варіації ознаки Y пояснюється в побудованій моделі варіацією чинника X.
У
основі такої оцінки лежить рівність R
=
,
а також шкала Чеддока, що встановлює
якісну характеристику щільності зв'язку
залежно від величини
.
Згідно
шкали Чеддока високий
ступінь щільності зв'язку ознак
досягається лише при
>0,7,
тобто при
>0,7.
Для індексу детермінації R2
це
означає виконання нерівності R2
>0,5.
При
недостатньо щільному зв'язку ознак X,
Y
(слабка, помірна, помітна) має місце
нерівність
0,7,
а отже, і нерівність
.
З
урахуванням вищесказаного, практична
придатність побудованої моделі зв'язку
оцінюється за величиною R2
таким
чином:
нерівність R2 >0,5 дозволяє вважати, що побудована модель придатна для практичного застосування, оскільки в ній досягається високий ступінь щільності зв'язку ознак X і Y, при якій більше 50% варіації ознаки Y пояснюється впливом чинника Х;
нерівність
означає, що побудована модель зв'язку практичного значення не має, зважаючи на недостатню щільність зв'язку між ознаками X і Y, при якій менше 50% варіації ознаки Y пояснюється впливом чинника Х, і, отже, чинник Х впливає на варіацію Y в значно меншій мірі, ніж інші (невраховані в моделі) чинники.
Значення індексу детермінації R2 наводиться в табл. 2.5 в комірці В79 (термін "R - квадрат").
Висновок:
Значення
лінійного коефіцієнта кореляції r
і
значення індексу
детермінації R2
згідно
таблиці. 2.5 рівні: r
=
0,27836, R2
=0,07749.
Оскільки
і
,
то
побудована лінійна регресійна модель
зв'язку не
придатна
для практичного використання.