Курсовая работа: Комплексный анализ рыбной отрасли
По данным
вычислениям уравнение регрессии будет иметь вид:
ŷ =30538,09-26,95*x1+0,007*x5-242.996*x8-81,66*x10.
б) Оценка
практической значимости и надежности полученного уравнения.
Для оценки значимости
параметров уравнения используется t- критерий Стьюдента. С помощью t-критерия Стьюдента для каждого из оставшихся факторов можно выяснить,
формируется ли он под воздействием случайных величин (является ли фактор информативным).
Его можно определить как:
,
где - частный F- критерий Фишера, который
определяется по формуле:
,
где - множественный коэффициент
детерминации всего комплекса р факторов с результатом;
- тот же показатель детерминации, но
без введения в модель фактора xi.
n- число наблюдений;
m- число параметров в модели (без
свободного члена).
При этом определяются две
гипотезы:
Н0 -
коэффициент статистически незначим;
Н1 -
коэффициент статистически значим.
Затем сравнивается
факторное значение t- критерия, т.е.
вычисленное, и табличное, определенное по специальной таблице t-критерия. Если факторное значение
окажется больше табличного, то гипотеза Н0 отклоняется и коэффициент
признается статистически значимым.
В полученном уравнении tтабл: n-m-1=7-4-1=2, tтабл =4,3
Следовательно
коэффициенты при факторах х1, х5 являются статистически
значимыми, для них значение t-критерия
больше 4,3, следовательно, можно сделать вывод о существенности данных
параметров, которые формируются под воздействием неслучайных причин, а
коэффициенты при х8, х10, соответственно, незначимы.
P-значение характеризует вероятность
случайного характера формирования параметра. Из рассчитанных значений видно,
что наибольшей вероятностью случайной природы факторов обладают b8 , поэтому этот фактор можно
исключить из уравнения регрессии. Также удаляем фактор b10 (так как он не является значимым).
Проведём анализ данных
для оставшихся двух факторов:
ВЫВОД ИТОГОВ |
|
|
Регрессионная
статистика
|
Множественный R |
0,99242 |
R-квадрат |
0,984897 |
Нормированный R-квадрат |
0,974828 |
Стандартная ошибка |
67,28282 |
Наблюдения |
6 |
Дисперсионный анализ
|
|
|
|
|
|
df
|
SS
|
MS
|
F
|
Значимость
F
|
Регрессия |
2 |
885635,4 |
442817,7 |
97,8175049 |
0,001856086 |
Остаток |
3 |
13580,93 |
4526,978 |
|
|
Итого |
5 |
899216,4 |
|
|
|
|
Коэффициенты
|
Стандартная
ошибка
|
t-статистика
|
P-Значение
|
Y-пересечение |
287,2650033 |
1821,254 |
14,04644 |
0,00078146 |
x1 |
2,866255447 |
2,231529 |
-12,4227 |
0,00112406 |
x5 |
-0,145583563 |
0,001402 |
6,384305 |
0,00778112 |
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25 |