Курсовая работа: Экономико математическая модель
В таблице 10 сгенерированы значения коэффициентов регрессии и их
статистические оценки.
| t табличное | 2,306004133 |
Таблица 10
Коэффициенты – значения коэффициентов регрессии,
Стандартная ошибка – стандартные ошибки коэффициентов регрессии,
t – статистика – расчетные значения t – критерия Стьюдента, вычисляемые по формуле 2,
Р-значения – значения уровней значимости ,соответствующие вычисленным значениям t,
Нижние 95% и Верхние 95% - соответствующие границы доверительных интервалов для коэффициентов регрессии.
В таблице 11 сгенерированы предсказанные значения результирующего фактора Y и значения остатков. Последние вычисляются как разность между предсказанным и исходным значениям Y.
| Наблюдение | Предсказанное Y | Остатки |
| 1 | 78576,42428 | -412,4242814 |
| 2 | 61255,20002 | -187,2000206 |
| 3 | 33691,17456 | -3127,174561 |
| 4 | 31418,51735 | 331,4826465 |
| 5 | 91894,70678 | 1716,293221 |
| 6 | 79104,48549 | -2045,485491 |
| 7 | 56074,39615 | -2280,396148 |
| 8 | 79355,80571 | 1974,194293 |
| 9 | 58940,14712 | -1761,147116 |
| 10 | 88956,30336 | 682,6966372 |
| 11 | 49227,81005 | 2011,189951 |
| 12 | 18467,43597 | 3221,564032 |
| 13 | 10633,59316 | -123,5931632 |
Таблица 11
Расчет производился в оболочке «Excel», Сервис → Анализ данных → Регрессия.
tтабличное рассчитывалось с помощью функции СТЬЮДРАСПОБР исходя из формулы (3).
Fтабличное рассчитывалось с помощью функции FРАСПОБР исходя из формулы (4).
Модель без учета «Сырья»
| Регрессионная статистика | |
| Множественный R | 0,983232832 |
| R-квадрат | 0,966746802 |
| Нормированный R-квадрат | 0,955662403 |
| Стандартная ошибка | 5653,863353 |
| Наблюдения | 13 |
Таблица 12
| df | SS | MS | F | Значимость F | |
| Регрессия | 3 | 8363969696 | 2787989899 | 87,21688674 | 5,68904E-07 |
| Остаток | 9 | 287695537,3 | 31966170,81 | ||
| Итого | 12 | 8651665234 |
Таблица 13
Коэффи циенты | Станда ртная ошибка | t-статистика | P-Значение | Нижние 95% | Верхние 95% | |
полная себесто имость, тыс.руб | 1992,888488 | 4236,311712 | 0,470430087 | 0,649239402 | -7590,314376 | 11576,09135 |
|
затраты на оплату труда, тыс.руб. | 1,430363491 | 0,248983274 | 5,744817576 | 0,000278107 | 0,867124195 | 1,993602788 |
|
матери альные затраты, тыс.руб | 1,187585684 | 0,232389908 | 5,11031521 | 0,000636233 | 0,661883189 | 1,713288179 |
аморти зация, тыс.руб. | 2,461032929 | 1,536123969 | 1,602105675 | 0,143596048 | -1,013920904 | 5,935986761 |
| t табличное | 2,306004133 |
Таблица 14
| Наблюдение | Предсказанное Y | Остатки |
| 1 | 65758,37475 | 12405,62525 |
| 2 | 60420,80042 | 647,1995839 |
| 3 | 30995,16308 | -431,1630845 |
| 4 | 29093,4229 | 2656,577097 |
| 5 | 99410,20661 | -5799,206609 |
| 6 | 74070,10843 | 2988,891574 |
| 7 | 55740,66995 | -1946,669945 |
| 8 | 77635,1743 | 3694,825697 |
| 9 | 63565,34811 | -6386,348112 |
| 10 | 89934,05543 | -295,0554319 |
| 11 | 55762,64509 | -4523,645092 |
| 12 | 23554,57043 | -1865,57043 |
| 13 | 11655,4605 | -1145,460501 |
Таблица 15
Все пояснения к таблицам , а также способ расчета, указаны в модели без учета «Материальных затрат» .
Перейдем к анализу сгенерированных таблиц обеих моделей.
Значение множественного коэффициента регрессии R в модели без учета «Материальных затрат» равно 0, 997, а в модели без учета «Сырья» равно 0,983. Это позволяет сделать вывод, что первая модель точнее отражает реальную связь.
При оценке значимости коэффициентов регрессии с помощью сравнения расчетного и табличного значений t – критерия Стьюдента стало очевидно, что следует выбрать модель «Материальных затрат». В данной модели tрасчетное найденных коэффициентов превышает tтабличное (см. таблицу 10) t – критерия Стьюдента, что позволяет сделать вывод, что коэффициенты регрессии в уравнении являются значимыми.
Тогда как в модели без учета «Сырья» два коэффициента регрессии ниже tтабличное ( см. таблицу 14), что говорит об отсутствии их значимости.