Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
лаб 3.docx
Скачиваний:
38
Добавлен:
19.02.2016
Размер:
185.75 Кб
Скачать

Вывод остатка

ВЫВОД ОСТАТКА

Наблюдение

Предсказанное Ct

Остатки

1

266270,8

-2165,76

2

262520,7

15864,28

3

258770,7

-10218,7

4

255020,6

6842,361

5

251270,6

-2211,6

6

247520,6

-4415,56

7

243770,5

-9792,52

8

240020,5

4133,522

9

236270,4

5067,562

10

232520,4

-9473,4

11

228770,4

-4304,36

12

225020,3

-3286,32

13

221270,3

10425,72

14

220020,3

3534,737

В рассматриваемой задаче:

aсм = 150361,4

bсм = 0,316

Следовательно, уравнение функции потребления примет вид:

Далее сравниваем полученные значения ис табличными значениямии(табл. = 150000, табл. = 0,32), и находим проценты несовпадения данных величин, используя для этого следующие формулы:

; ,

Получаем, что процент ошибки для величины равен 0,24%, а для величиныон равен -1,1%.

1.3. Анализ значений показателей

Для проверки общего качества уравнения регрессии используются:

Из таблицы «Регрессионная статистика»

1)Множественный R – коэффициент множественной корреляции. Он служит основным показателем тесноты линейной корреляционной связи. Чем ближе значение этого коэффициента к единице, тем теснее корреляционная связь.

2)Оценка достоверности зависимости Ct от a и b производится по величине R2 (коэффициент множественной детерминации).

При R2 = 1 имеется функциональная зависимость, при R = 0 зависимость отсутствует.

Полученное значение R2 = 0,95 является достаточно высоким и подтверждает достоверность наличия зависимости между у и xi ,таким образом 98% изменений у происходят за счет изменения x2 и х3.

3)Стандартная ошибка. Стандартная ошибка дает только общую оценку степени точности коэффициента регрессии.

В данной задаче она равна 5546,5

Из таблицы «Дисперсионный анализ»

1) Значимость F. Оценка значимости уравнения регрессии в целом дается с помощью F-критерия Фишера. При этом выдвигается нулевая гипотеза Но, о том, что коэффициент регрессии равен нулю, т.е. bi = 0, и, следовательно, фактор хi не оказывает влияния на результат у. Значение F-критерия признается достоверным, если оно больше табличного, тогда нулевая гипотеза отклоняется и уравнение регрессии признается значимым. В данной задаче значимость F близка к нулю (1,7083E-07), т.е. такова вероятность принятия нулевой гипотезы.

2)t – статистика (для каждого коэффициента уравнения регрессии).

t-статистика Стьюдента. Оценивается значимость коэффициентов регрессии. Эта оценка проводится путем проверки гипотезы о равенстве нулю k-ого коэффициента регрессии (k=1,2…m). Расчетное значение t-критерия с числом степеней свободы (n-m-1) находят путем деления k-ого коэффициента регрессии на среднеквадратическое отклонение этого коэффициента. Это расчетное значение сравнивается с табличным значением критерия Стьюдента, и если оно больше табличного значения коэффициент регрессии считается значимым. В противном случае соответствующий данному коэффициенту регрессии фактор следует исключить из модели, при этом качество модели не ухудшится.

3) Р – значение. Этот показатель характеризует вероятность принятия «нулевой гипотезы» по каждому коэффициенту.

4)Нижние 95% и верхние 95% (границы нахождения значений коэффициентов регрессии). Графы таблицы «Дисперсионный анализ», где указаны нижние 95% и верхние 95% показывают границы нахождения значений коэффициентов регрессии. Значения считаются экономически достоверными, если лежат в одинаковом диапазоне. Коэффициенты рассматриваемой регрессии удовлетворяют этому требованию.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]