1.2. Построение уравнения регрессии для функции потребления.

Для построения статистической модели, характеризующей значимость и точность найденного уравнения регрессии, используем табличный редактор «Excel», применив команды «Сервис» - «Анализ данных» - «Регрессия».

В диалоговом окне «Регрессия» в поле «Входной интервал Y» вводим данные по ставкам рефинансирования Центробанка, включая название реквизита. В поле «Входной интервал Х» вводим данные по уровню объема потребления и государственных расходов, полученных в результате замены переменной. При этом вводимые данные должны находиться в соседних столбцах. Затем устанавливаем флажки в окнах «Метки» и «Уровень надежности». Установим переключатель «Новый рабочий лист» и поставим флажки в окошках «Остатки», «График остатков». После всех вышеперечисленных действий нажимаем кнопку «ОК» в диалоговом окне «Регрессия». Далее производим форматирование полученных результатов расчета коэффициентов уравнения регрессии и статистических характеристик. Получаем следующие таблицы:

Регрессионная статистика
Множественный R	0,921801964
R-квадрат	0,84971886
Нормированный R-квадрат	0,842887899
Стандартная ошибка	10,07294686
Наблюдения	24

	Дисперсионный анализ
			Df	SS	MS	F	Значимость F
	Регрессия		1	12621,37131	12621,37131	124,3922886	1,59941E-10
	Остаток		22	2232,213686	101,4642584
	Итого		23	14853,585
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Y-пересечение 236,7079952 9,988485002 23,69808786 3,73955E-17 G(t) 0,565221023 0,050678246 11,15312909 1,59941E-10
		Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Верхние 95,0% 215,9931452 257,4228451 215,9931452 257,4228451 0,460120773 0,670321273 0,460120773 0,670321273 ВЫВОД ОСТАТКА Наблюдение Предсказанное C(t) Остатки 1 301,7084128 7,291587171 2 318,6650435 4,334956479 3 311,8823912 -10,08239124 4 324,8824748 12,71752523 5 327,7085799 -11,10857989 6 329,404243 -7,004242959 7 333,3607901 3,239209879 8 332,7955691 -8,795569098 9 333,9260111 15,27398886 10 337,3173373 7,482662718 11 339,5782214 -16,37822137 12 338,4477793 -4,447779328 13 342,9695475 7,830452487 14 344,0999896 9,900010441 15 344,6652106 -2,065210582 16 348,6217577 -11,82175774 17 358,2305151 -3,230515135 18 359,9261782 8,873821796 19 363,8827254 5,117274634 20 372,3610407 -16,36104071 21 375,7523668 -8,15236685 22 380,8393561 8,160643943 23 387,0567873 14,54321269 24 389,3176714 -5,317671403

Искомое уравнение регрессии для функции потребления имеет вид: