Читайте также:
|
Для решения воспользуемся ППП MS Excel (рис.1)
Рис.1. Исходные данные задачи
Воспользуемся инструментом Анализа данных РЕГРЕССИЯ.
| C помощью инструмента анализа данных Регрессияможно получить результаты регрессионной статистики, дисперсионного анализа, доверительных интервалов, остатки и графики подбора линии регрессии. Если в меню сервис еще нет команды Анализ данных, то необходимо сделать следующее. В главном меню последовательно выбираем Сервис→Надстройкии устанавливаем «флажок» в строке Пакет анализа: | 
|
Далее следуем по следующему плану.
1. Если исходные данные уже внесены, то выбираем Сервис→Анализ данных→Регрессия.
2. Заполняем диалоговое окно ввода данных и параметров вывода:
| Здесь: Входной интервал Y – диапазон, содержащий данные результативного признака; Входной интервал X – диапазон, содержащий данные признака-фактора; Метки – «флажок», который указывает, содержи ли первая строка названия столбцов; Константа – ноль – «флажок», указывающий на наличие или отсутствие свободного члена в уравнении; Выходной интервал – достаточно указать левую верхнюю ячейку будущего диапазона; Новый рабочий лист – можно указать произвольное имя нового листа (или не указывать, тогда результаты выводятся на вновь созданный лист). |
Так как на прибыль от реализации продукции (млн. руб.) оказывает влияние четыре фактора:
X1 – численность промышленно-производственного персонала, чел.
X2 – среднегодовая стоимость основных фондов, млн. руб.
X3 – электровооруженность, кВт×ч.
X4 – техническая вооруженность одного рабочего, млн. руб.
Построим множественное (четырехфакторное) уравнение регрессии
Рис.2. Результат применения инструмента РЕГРЕССИЯ
По результатам вычислений составим уравнение множественной регрессии вида 
Отсюда имеем: 
2. Оценим статистическую значимость параметров регрессионной модели с помощью t-критерия:
Значения случайных ошибок параметров 
с учетом округлений составляют:
Они показывают, какое значение данной характеристики сформировалось под влиянием случайных факторов. Эти значения используются для расчета t –критерия Стьюдента:
Если t –критерий больше 2,07, можно сделать вывод о существенности данного параметра, который формируется под воздействием неслучайных причин
В нашем случае статистически значимыми являются 
, а величины 
сформировались под воздействием случайных причин, поэтому факторы 
можно исключить как несущественно влияющие, неинформативные.
На это же указывает показатель вероятности случайных значений параметров: 
, что также позволяет рассматривать факторы как несущественно влияющие, неинформативные и удалить их для улучшения данного уравнения.
Проверим нулевую гипотезу о значимости уравнения с помощью F-критерия (a = 0,05),
Оценку надежности уравнения регрессии в целом дает F –критерий Фишера, в нашей задаче он равен: Fф = 80,419. вероятность получить такое значение составляет 0,0000, что не превышает допустимый уровень значимости 5%. Следовательно, полученное значение не случайно, оно сформировалось под влиянием существенных факторов.
Дата добавления: 2015-09-11; просмотров: 179 | Поможем написать вашу работу | Нарушение авторских прав |