Элементы экономико-математического моделирования. Давнис В.В - 24 стр.

Элементы ЭММ


     Первая таблица результатов – Регрессионная статистика - дает
  сведения о значениях множественного коэффициента
  корреляции (ячейка B4), критерия детерминации (R-квадрат)
  (ячейка B5), нормированного коэффициента детерминации
  (ячейка B6), стандартной ошибки для оценки Y (ячейка B7) и
  количестве наблюдений.
     Далее следуют таблицы с результатами Дисперсионного
  анализа. Первая из них содержит сведения о значениях
  регрессионной суммы квадратов отклонений (ячейка С12),
  остаточной суммы квадратов отклонений (ячейка С13), F-
  статистики (ячейка Е12) и ее значимости (ячейка F12).
     Вторая таблица результатов дисперсионного анализа
  содержит оценки параметров регрессии:
     в строке Y-пересеч. – свободный коэффициент регрессии a 0
  (ячейка B17);
  в строке Перемен.– параметр a1 (ячейка B18).
    Затем следуют стандартные значения ошибок для a 0 , a 1 , t-
  статистика Стьюдента, по которой можно судить о значимости
  коэффициентов регрессии, а также нижние и верхние значения
  интервалов для коэффициентов при 5%-ном уровне значимости.

    Для наших данных уравнение регрессии имеет вид:
    y =2.4177 +0.00874x                                (19)
2.Оценим качество построенного уравнения.
    Коэффициент a 1 =0.00874 . Это означает, что при
  увеличении фактора х на единицу ожидаемое значение у
  возрастет на 0,00874 (или можно сказать, что ожидаемый
  прирост ежедневной выручки составит 0,874 у.е. при
  привлечении в магазин 100 дополнительных посетителей).
    Свободный член уравнения a 0 =2.4177 , это – значение у
  при х, равном нулю. Поскольку число посетителей магазина,
  равное нулю, маловероятно, можно интерпретировать a 0 как
  меру влияния на величину ежедневной выручки других
  факторов, не включенных в уравнение регрессии.
    Статистической мерой вариации фактических значений у от
  предсказанных значений является стандартная ошибка оценки у.
  Для нашего примера она равна 0,498.
    Коэффициент детерминации – доля вариации у, которая
  объясняется независимой переменной в регрессионной модели –



                               24