Контрольная работа: Линейный множественный регрессивный анализ
b0 = -14,5137453627595
b2 = 0,272342209805998
b5 = 0,471219957359132
Получаем уравнение линейной множественной регрессии:
Расчетные значения критерия для заданных параметров получили с помощью инструмента «Регрессия» надстройки «Анализ данных» приложения MS Excel (результаты вычисления – в Приложении 10):
Поскольку
,
то коэффициент b2 не является значимым для построенной модели. Исключаем незначимый фактор:
Исключаем фактор Х3 - потребление сахара на душу населения (кг). Строим новую модель с оставшимся фактором:
Параметры данного уравнения найдем с помощью инструмента «Регрессия» надстройки «Анализ данных» приложения MS Excel (результаты вычисления – в Приложении 11):
b0 = 0,166147
b5 = 0,412251
Получаем уравнение линейной парной регрессии:
Расчетное значение критерия для параметра b5 получили с помощью инструмента «Регрессия» надстройки «Анализ данных» приложения MS Excel (результаты вычисления – в Приложении 11):
Поскольку
,
то коэффициент b5 является значимым для построенной модели. Таким образом, посредством пошагового регрессионного анализа, осуществленного методом исключения факторов, получили модель, содержащую только один значимый фактор Х9 - потребление хлебных продуктов на душу населения (кг).
6. Определим прогнозное значение результата, если прогнозные значения факторов составляют 80 % от их максимальных значений.
Поскольку в уравнении регрессии остался лишь один значимый фактор, именно на основе данных о потреблении хлебных продуктов на душу населения будем рассчитывать прогнозное значение результативного показателя.
Если прогнозное значение фактора составит 80% от своего максимального значения
,