Лабораторная работа: Парный регрессионный анализ

Следовательно, можно рассчитать доверительные границы коэффициентов регрессии:

Значит можно сделать вывод, что коэффициенты b₁ и b₀ значимы, так как они лежат в этих интервалах, то есть модель адекватна.

5. Рассчитаем t — статистики Стьюдента:

Получается, что = 33,61, = -18,53. Значит коэффициент t_b1 не значим, т.к. t_b1 меньше t_табл и t_b0 значим, так как больше t_табл, следовательно, один коэффициент t_b0 оказывает воздействие на результативный признак.

Рассчитаем индекс корреляции:

В результате получаем, что I_r = 0,96351 = r_xy . Следовательно, индекс корреляции и коэффициент корреляции рассчитаны, верно.

7. Рассчитаем значение коэффициента эластичности:

В результате Э = 0,000161736. Коэффициента эластичности показывает, что на 0,000161736 % изменится результат постоянных расходов (у) при изменении на 1% объема выпускаемой продукции (х.).

8. Оценить качество модели можно с помощью коэффициента аппроксимации:

В результате получаем, что А = 0,341604171, следовательно, коэффициент аппроксимации не принадлежит интервалу [0,7;1]. Значит можно сделать вывод о том, что модель не качественная.

Рассчитаем точность прогноза:

, где

х_р = 13,5687

=46432,58

Значит точность прогноза удельных постоянных расходов при прогнозном значении объема выпускаемой продукции, составляющей 142,7% от среднего уровня составляет 168444,9249.

Рассчитаем ошибку прогноза:

= 6947,015806

Значит, ошибка прогноза составляет 6907,6. Вычислим теперь на основе выше рассчитанного доверительный интервал:

3.Сравнительный анализ расчетов, произведенных с помощью формул Excel и с использованием «Пакета анализа»

Если сравнивать между собой результаты, полученные при расчетах линейной и степенной регрессионной модели, то можно выделить следующее:

1. Значение b₁ в линейной регрессионной модели < b₁ в степенной регрессионной модели, т.е. -5870,33<0,90 на 5871,23