Контрольная работа: Прогнозирование на основе регрессионных моделей
-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.5952
Total | .04815095 19 .002534261 Root MSE = .03203
------------------------------------------------------------------------------
sst | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
lnud1 | 14.53007 7.378598 1.97 0.066 -1.111856 30.172
korm1 | -5.544031 5.927707 -0.94 0.364 -18.11021 7.022147
ves | -.0001462 .002454 -0.06 0.953 -.0053485 .005056
_cons | -1.322613 .969369 -1.36 0.191 -3.377583 .7323579
------------------------------------------------------------------------------
Как и в предыдущих моделях, несмотря на значимость уравнения и хорошее значение коэффициента детерминации, эту регрессионную модель мы также отбросим, так как в ней незначимы параметры при переменных lnud1, korm1, ves согласно t-критерию Стьюдента.
Рассмотрим модель:
. reg sst lnud lnud2 korm korm2 ves ves2
Source | SS df MS Number of obs = 20
-------------+------------------------------ F( 6, 13) = 4.52
Model | .032557159 6 .005426193 Prob > F = 0.0109
Residual | .015593791 13 .001199522 R-squared = 0.6761
-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.5267
Total | .04815095 19 .002534261 Root MSE = .03463
------------------------------------------------------------------------------
sst | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
lnud | -5.729043 9.44621 -0.61 0.555 -26.13634 14.67825
lnud2 | .341597 .5910669 0.58 0.573 -.9353253 1.618519
korm | .0132344 .0388671 0.34 0.739 -.0707327 .0972016
korm2 | -.0001134 .0004041 -0.28 0.783 -.0009865 .0007596
ves | .0150622 .0364293 0.41 0.686 -.0636385 .0937629
ves2 | -.0001446 .0003466 -0.42 0.683 -.0008934 .0006042