Элементы экономико-математического моделирования. Давнис В.В - 25 стр.

                                                 Элементы ЭММ


  равен 0,913. Следовательно, 91,3% вариации ежедневной
  выручки магазинов может быть объяснено числом покупателей.
  Только 8,7% вариации можно объяснить иными факторами, не
  включенными в уравнение регрессии.
    Коэффициент корреляции r=0,956. Близость его к единице
  свидетельствует о тесной положительной связи между выручкой
  магазина и числом посетителей.
    Для того, чтобы сделать заключение о том, что зависимость
  объема выручки от числа посетителей магазина статистически
  существенна на 5%-ном уровне значимости, следует сравнить
  наблюдаемое значение критерия t (оно равно 13,75) с t крит ,
   значение которого по таблице распределения Стьюдента равно
   2,1. Так как 13,75>2,1, то нулевая гипотеза H 0 (линейной
   зависимости нет) отвергается в пользу альтернативной гипотезы
   H1 (линейная зависимость есть).
6. Регрессионная модель может быть использована для прогноза
   объема ежедневной выручки магазина, который посетят 600
   покупателей. Для этого следует х=600 подставить в
   регрессионное уравнение (19):
  y =2.4177 +0.00874 * 600 =7.661
  Отсюда, прогнозируемая дневная выручка для магазина
  с 600 посетителями в день равна 7,661 у.е.
  Для прогноза важно помнить, что обсуждаются только значения
  независимых переменных, находящиеся в пределах от
  наименьшего до наибольшего значения факторного признака и
  используемые при создании модели. Так, из данных нашего
  примера известно, что число посетителей находится в пределах
  от 420 до 1010, следовательно и предсказание ежедневной
  выручки может быть сделано только для магазинов с числом
  покупателей от 420 до 1010 человек.


       3.5. Пример лабораторного задания по построению
               многофакторной модели регрессии

     По выборочным данным, представленным в таблице, о
выработке деталей за смену 14 рабочими цеха требуется выявить
зависимость производительности труда (y) от двух факторов:
внутрисменных простоев (x1) и квалификации рабочих (x2)




                               25