Excel в математических и статистических расчетах - 127 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

МичГАУ | Мичуринск

Составители: 

Рубрика: 

127
Результаты анализа. Выходной диапазон будет включать в
себя результаты дисперсионного анализа, коэффициенты регрес-
сии, стандартную погрешность вычисления У, среднеквадратич-
ные отклонения, число наблюдений, стандартные погрешности
для коэффициентов.
Интерпретация результатов. Значения коэффициентов
регрессии находятся в столбце Коэффициенты и соответствуют:
-У-пересечение – a
0
;
- переменная XI — a
1
;
- переменная Х2 — а
2
и т. д.
В столбце Р-Значение приводится достоверность отличия
соответствующих коэффициентов от нуля. В случаях, когда Р >
0,05, коэффициент может считаться нулевым, что означает, что
соответствующая независимая переменная практически не влияет
на зависимую переменную.
Приводимое значение R-квадрат (коэффициент детермина-
ции) определяет, с какой степенью точности полученное регрес-
сионное уравнение аппроксимирует исходные данные. Если R-
квадрат > 0,95, говорят о высокой точности аппроксимации (мо-
дель хорошо описывает явление). Если R-квадрат лежит в диапа-
зоне от 0,8 до 0,95, говорят об удовлетворительной аппроксима-
ции (модель в целом адекватна описываемому явлению). Если R-
квадрат < 0,6, принято считать, что точность аппроксимации не-
достаточна и модель требует улучшения (введения новых неза-
висимых переменных, учета нелинейностей и т. д.).
Пример. В отделе снабжения гостиницы имеется информа-
ция об изменении стоимости стирального порошка за длительный
период времени. Сопоставляя его с изменениями курса доллара за
этот же период времени, можно построить регрессионное урав-
нение. Ниже приведены стоимость пачки стирального порошка (в
руб.) и соответствующий курс доллара (руб./USD).
PDF created with FinePrint pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com
               Результаты анализа. Выходной диапазон будет включать в
         себя результаты дисперсионного анализа, коэффициенты регрес-
         сии, стандартную погрешность вычисления У, среднеквадратич-
         ные отклонения, число наблюдений, стандартные погрешности
         для коэффициентов.
               Интерпретация результатов. Значения коэффициентов
         регрессии находятся в столбце Коэффициенты и соответствуют:
               -У-пересечение – a0;
               - переменная XI — a1;
               - переменная Х2 — а2 и т. д.
               В столбце Р-Значение приводится достоверность отличия
         соответствующих коэффициентов от нуля. В случаях, когда Р >
         0,05, коэффициент может считаться нулевым, что означает, что
         соответствующая независимая переменная практически не влияет
         на зависимую переменную.
               Приводимое значение R-квадрат (коэффициент детермина-
         ции) определяет, с какой степенью точности полученное регрес-
         сионное уравнение аппроксимирует исходные данные. Если R-
         квадрат > 0,95, говорят о высокой точности аппроксимации (мо-
         дель хорошо описывает явление). Если R-квадрат лежит в диапа-
         зоне от 0,8 до 0,95, говорят об удовлетворительной аппроксима-
         ции (модель в целом адекватна описываемому явлению). Если R-
         квадрат < 0,6, принято считать, что точность аппроксимации не-
         достаточна и модель требует улучшения (введения новых неза-
         висимых переменных, учета нелинейностей и т. д.).
               Пример. В отделе снабжения гостиницы имеется информа-
         ция об изменении стоимости стирального порошка за длительный
         период времени. Сопоставляя его с изменениями курса доллара за
         этот же период времени, можно построить регрессионное урав-
         нение. Ниже приведены стоимость пачки стирального порошка (в
         руб.) и соответствующий курс доллара (руб./USD).




                                                                             127

PDF created with FinePrint pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com

Страницы