Разработка управленческих решений. Кошевой О.С. - 47 стр.

                                                                           47

        Так в частности, приведенный в первой таблице рисунка 18 параметр
множественный R определяемый как корень квадратный из R – квадрат, яв-
ляется коэффициентом корреляции и определяет корреляцию между общими
расходами населения и полученной комбинацией расходов, связанных с покуп-
кой товаров и оплатой услуг.
       Нормированный R – квадрат позволяет произвести оценку объема ис-
следуемой выборки. Так в частности, при увеличении объема выборки, чис-
ленное значение Нормированного R – квадрат приближалось бы к фактиче-
скому значению R – квадрат.
       Вторая таблица рисунка 18 показывает результаты дисперсионного
анализа.
       В третьей таблице помимо коэффициентов регрессии и их стандартных
погрешностей (ошибок) приведены расчетные t – статистики для каждого пара-
метра уравнения регрессии, а также величины их доверительных интервалов.
Кроме того, в таблице приводится р – значение, называемое так же р – уро-
вень. Этот показатель находится в убывающей зависимости от уровня надеж-
ности формируемых статистических данных. Он показывает вероятность появ-
ления ошибки, связанной с распространением полученного результата на всю
статистическую совокупность в целом. Например, р – уровень = 0,05 (1/20) по-
казывает, что имеется 5% вероятность, что найденная в выборке связь между
переменными является лишь случайной особенностью данной выборки. С по-
мощью параметр р -значение имеется возможность предварительной оценки,
без использования специальных статистических таблиц, значимости коэффи-
циентов уравнения регрессии. Например, из третьей таблицы рисунка 18 вид-
но, что р – значение второй переменной большее 0,05, что может служить ос-
нованием вывода о не значимости второй переменной. Этот вывод нами уста-
новлен ранее путем сравнения расчетного и критического значений t – стати-
стик.
       Учитывая, что уравнение регрессии адекватно описывает изучаемое яв-
ления, а также то, что t –статистика и р – значение для переменной х2 не зна-
чительно отличаются от критических значений уровня надежности, принимаем
решение оставить переменную х2 в уравнении регрессии.
       Вывод. В целом, выполненные исследования позволяют сделать вывод о
том, что около 92% всех денежных расходов населения Пензенской области
тратится им на покупку товаров и оплату услуг, причем около 80% из них рас-
ходуется на покупку товаров и лишь примерно 12 % на оплату услуг. Другие
виды расходов, например покупка валюты, ценных бумаг и т.д. можно считать
статистически не значимыми. Полученный вывод может быть использован при
принятии управленческого решения по формированию потребительской кор-
зины, расчету прожиточного минимума, оценки перспектив деятельности бан-
ковских структур и рынка ценных бумаг.
     Полученное регрессионное уравнение может быть использовано и для
прогнозирования расходов населения. Наиболее простой способ это подста-
новка в уравнение регрессии прогнозных значений переменных. Однако, MS
Excel представляет более простой и надежный способ прогнозирования с ис-