- •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 -0,0016а1 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.