Автор: Пользователь скрыл имя, 19 Апреля 2011 в 17:37, лабораторная работа
По данным, представленным в таблице 1 (n=25), изучается зависимость объема выпуска продукции Y (млн.руб) от следующих факторов (переменных)
Построим график остатков:
Уравнение
регрессии имеет вид: y= -2284,23+ 21,19x1+0,08x2.
Индекс корреляции (R)=
0.997. Коэффициент
детерминации = 0.993. Следовательно, около
99.3% вариации зависимой переменной учтено
в модели и обусловлено влиянием включенных
факторов.
Задание 3.
Проверку значимости уравнения регрессии произведем на основе критерия Фишера. Значение F-критерия Фишера находится в таблице 7 и равен 1389.87. Табличное значение при α=0,05 и k1=2, k2=23 составляет 3,42. Поскольку Fрас› Fтабл, то уравнение регрессии следует признать адекватным.
Значимость
коэффициентов уравнения
Уравнение
регрессии только со статистически
значимыми факторами будет
y=-2284,23+
21,19x1
Задание 4.
Получили уравнение регрессии, все коэффициенты которого значимы
Y=-49891.91+23.58x1+2.32x2
Коэффициент
детерминации = 0.995. Следовательно, около
99,5% вариации зависимой переменной
учтено в модели и обусловлено влиянием
включенных факторов.
Задание 5.
Для выполнения прогноза среднего значения показателя y при хпрогн=0,8*хimax используем линейную модель, полученную только со статистически значимыми факторами, для чего необходимо подставить прогнозируемое значение х в уравнение регрессии:
ŷ= 2143,70715+2.03636392×x1+0.
| Y | X1 | X2 | ||
| 1 | 32900 | 1 | 864 | 16144 |
| 2 | 203456 | 1 | 8212 | 336472 |
| 3 | 41138 | 1 | 1866 | 39208 |
| 4 | 57342 | 1 | 1147 | 63273 |
| 5 | 27294 | 1 | 1514 | 31271 |
| 6 | 94552 | 1 | 4970 | 86129 |
| 7 | 28507 | 1 | 1561 | 48461 |
| 8 | 97788 | 1 | 4197 | 138657 |
| 9 | 101734 | 1 | 6696 | 127570 |
| 10 | 175322 | 1 | 5237 | 208900 |
| 11 | 2894 | 1 | 547 | 6922 |
| 12 | 16649 | 1 | 710 | 8228 |
| 13 | 19216 | 1 | 940 | 18894 |
| 14 | 23684 | 1 | 3528 | 27486 |
| 15 | 1237132 | 1 | 52412 | 1974472 |
| 16 | 88569 | 1 | 4409 | 162229 |
| 17 | 162216 | 1 | 6139 | 128731 |
| 18 | 10201 | 1 | 802 | 6714 |
| 19 | 3190 | 1 | 442 | 478 |
| 20 | 55410 | 1 | 2797 | 60209 |
| 21 | 332448 | 1 | 10280 | 540780 |
| 22 | 97070 | 1 | 4560 | 108549 |
| 23 | 98010 | 1 | 3801 | 169995 |
| 24 | 1087322 | 1 | 46142 | 972349 |
| 25 | 55004 | 1 | 2535 | 163695 |
ХТ=
| 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 |
| 864.00 | 8212.00 | 1866.00 | 1147.00 | 1514.00 | 4970.00 | 1561.00 | 4197.00 | 6696.00 | 5237.00 | 547.00 | 710.00 | 940.00 |
| 16144.00 | 336472.00 | 39208.00 | 63273.00 | 31271.00 | 86129.00 | 48461.00 | 138657.00 | 127570.00 | 208900.00 | 6922.00 | 8228.00 | 18894.00 |
| 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 |
| 3528.00 | 52412.00 | 4409.00 | 6139.00 | 802.00 | 442.00 | 2797.00 | 10280.00 | 4560.00 | 3801.00 | 46142.00 | 2535.00 |
| 27486.00 | 1974472.00 | 162229.00 | 128731.00 | 6714.00 | 478.00 | 60209.00 | 540780.00 | 108549.00 | 169995.00 | 972349.00 | 163695.00 |
| 25 | 176308 | 5445816 | |
| ХТХ= | 176308 | 5295658022 | 1.63E+11 |
| 5445816 | 1.6328E+11 | 5.46E+12 |
| 0.052274026 | -1.703E-06 | -1.2E-09 | |
| (ХТХ)-1= | -1.70295E-06 | 2.4731E-09 | -7.2E-11 |
| -1.21324E-09 | -7.225E-11 | 2.34E-12 |
X'прогн=(1;2028;130956)
Для выполнения прогноза среднего значения показателя y при хпрогн=0,8*хimax используем линейную модель, полученную только со статистически значимыми факторами, для чего необходимо подставить прогнозируемое значение х в уравнение регрессии:
ŷпрогн
= 2143,71+2.04×2028+0.057×
= 13741.95
Tα = 1.72
Вероятность реализации точечного прогноза практически равна нулю. Поэтому рассчитывается средняя ошибка прогноза или доверительный интервал прогноза с достаточно большой надежностью. Расчетные данные для выполнения интервального прогноза.
Информация о работе Анализ деятельности предприятий одной отрасли РФ-2