Расчетное значение попадает в интервал (4-d2) - (4-d1), т.е. в зону неопределенности. В данном случае нельзя ни подтвердить, ни опровергнуть наличие автокорреляции остатков.
5. Остатки подчиняются нормальному распределению.
Соответствие остаточного ряда нормальному распределению можно проверить при помощи RS-критерия:
, где , S = 2,054
Eмакс = 3,003
Емин = - 2,433
RS = 2,647
Критические границы R / S-критерия для числа наблюдений n = 10 и уровня значимости a=0,05 имеют значения: (R/S)1 = 2,67 и (R/S)2 = 3,69.
Расчетное значение находится почти на нижней границе, но все таки ниже него.
Таким образом, можно сказать, что выполняются четыре из пяти предпосылок МНК.
В тех случаях, когда все пять предпосылок выполняются, оценки, полученные по МНК и методу максимального правдоподобия, совпадают между собой. Если распределение случайных остатков εi не соответствует некоторым предпосылкам МНК, то следует корректировать модель, изменить ее спецификацию, добавить (исключить) некоторые факторы, преобразовать исходные данные, что в конечном итоге позволяет получить оценки коэффициентов регрессии aj, которые обладают свойством несмещаемости, имеют меньшее значение дисперсии остатков, и в связи с этим более эффективную статистическую проверку значимости параметров регрессии.
Расчетные значения t-критерия Стьюдента рассчитаны в ходе анализа данных.
a = 7,285
tb = 6,916
Критическое (табличное) значение составляет 2,3. Поскольку оба расчетных значения больше табличного, то можно сказать, что оба уравнения регрессии статистически значимы.
Коэффициент детерминации R2 = 0,8567
Коэффициент эластичности Э = = = 0,462
Расчетное значение F-критерия Фишера F = (n - 2) = 47,826
Табличное значение составляет 5,32. Поскольку расчетное значение больше табличного, то можно сделать вывод, что уравнение регрессии в целом статистически значимо.
Средняя относительная ошибка аппроксимации
*100% = 8,4%
Качество модели можно оценить как недостаточно высокое, поскольку величина средней относительной ошибка больше 5%.
Максимальное значение фактора Х = 22.
Если прогнозное значение фактора Х составит 80% от его максимального значения, то Хпрогн = 22 * 0,8 = 17,6
Расчетное значение показателя У = 11,782 + 0,761 * 17,6 = 25,18
График фактических и расчетных значений
Рис.2
Для построения гиперболической функции преобразуем
у = а + b/х - линеаризуется при замене Х = 1/x.
Расчетные данные
Регрессионная статистика |
|
Множественный R |
0,8199 |
R-квадрат |
0,6723 |
Нормированный R-квадрат |
0,6314 |
Стандартная ошибка |
3,2940 |
Наблюдения |
10 |
Дисперсионный анализ |
|
|
|
|
df |
SS |
MS |
F |
Значимость F |
Регрессия |
1 |
178,096 |
178,096 |
16,414 |
0,004 |
Остаток |
8 |
86,804 |
10,851 |
|
|
Итого |
9 |
264,900 |
|
|
|
Перейти на страницу: 1 2 3 4 5 6 7
|