Страница
4
Решение
Результат расчета коэффициента корреляции между данными
Коэффициент корреляции составляет 0,92, что говорит о высокой положительной зависимости между переменными
Построим уравнения регрессии вида: 
и 
, где 
– удельный вес прод.товаров в товарообороте (%),
– уровень рентабельности (%).
1.
Таким образом, по результатам регрессионного анализа, регрессионное уравнение будет иметь вид: у = 1,34х, где х – удельный вес продовольственных товаров в товарообороте (%), у – уровень рентабельности (%)
2.
В этом случае регрессионное уравнение будет иметь вид: у = 1,47 + 1,22х.
Проведём дисперсионный анализ
На основе результатов дисперсионного анализа при уровне значимости в 5% можно принять альтернативную гипотезу, т.е. можно утверждать, что уравнение регрессии адекватно отражает зависимость между переменными.
Для выбора модели составим следующую таблицу:
|
|
| |
|
Значимость коэффициентов по критерию Стъюдента |
значим |
незначимы |
|
Адекватность регрессионного уравнения по критерию Фишера |
адекватно |
неадекватно |
|
Стандартная ошибка регрессии |
0,833003 |
0,876652 |
|
Коэффициент детерминации |
99% |
83% |
|
Log-likelihood |
-9,35 |
-9,15 |
|
AIC |
20,7113 |
22,2952 |
|
BIC |
20,7907 |
22,4541 |
|
HQC |
20,1755 |
21,2236 |
Анализируя характеристики двух моделей можно прийти к выводу о том, что в первой модели меньше ошибка и лучше показатели качества регрессионного уравнения, более того, вторая модель неадекватна, т.е. не соответствует исходным данным и оценкам, полученным при помощи регрессионного анализа и регрессионная модель отражает анализируемые данные не точно. Следовательно, более точной является первая модель.
Таким образом, модель зависимости уровня рентабельности от числа оборотов оборачиваемых средств в квартал будет иметь вид: у = 1,34х.
Скачать реферат