Прогноз годовой прибыли

· факторы, коэффициенты при которых статистически значимы;

· факторы, у коэффициентов которых t‑статистика превышает по модулю единицу (другими словами, абсолютная величина коэффициента больше его стандартной ошибки).

К первой группе относится фактор Х1 ко второй — фактор X4. Фактор X2 исключается из рассмотрения как неинформативный, и окончательно регрессионная модель будет содер

жать факторы X1, X4.

Для построения уравнения регрессии скопируем на чистый рабочий лист значения используемых переменных (прил. 5) и проведем регрессионный анализ (рис. 3). Его результаты приведены в прил. 6 и перенесены в табл. 3. Уравнение регрессии имеет вид:

ŷ = 75.38278 + 0.044918 · x1 - 0.24031 · x4

(см. «Коэффициенты» втабл.3).

рис. 3. Панель регрессионного анализа модели Y(X1, X4)

Таблица 3

Результаты регрессионного анализа модели Y(X1, X4)

Уравнение регрессии статистически значимо: вероятность его случайного формирования ниже допустимого уровня значимости a=0,05 (см. «Значимость F» втабл.3).

Статистически значимым признается и коэффициент при факторе Х1 вероятность его случайного формирования ниже допустимого уровня значимости a=0,05 (см. «P-Значение» втабл. 3). Это свидетельствует о существенном влиянии ВВП в паритетах покупательной способности X1 на изменение годовой прибыли Y.

Коэффициент при факторе Х4 (годовой коэффициент младенческой смертности) не является статистически значимым. Однако этот фактор все же можно считать информативным, так как t‑статистика его коэффициента превышает по модулю единицу, хотя к дальнейшим выводам относительно фактора Х4 следует относиться с некоторой долей осторожности.

4.Оценим качество и точность последнего уравнения регрессии, используя некоторые статистические характеристики, полученные в ходе регрессионного анализа (см. «Регрессионную статистику» в табл. 3):

· множественный коэффициент детерминации

n

∑ (ŷi - y)2

R2= _i=1 =0.946576

n

∑(ŷi - y)2

i=1

R2=показывает, что регрессионная модель объясняет 94,7 % вариации средней ожидаемой продолжительности жизни при рождении Y, причем эта вариация обусловлена изменением включенных в модель регрессии факторов X1, X4;

· стандартная ошибка регрессии

показывает, что предсказанные уравнением регрессии значения средней ожидаемой продолжительности жизни при рождении Y отличаются от фактических значений в среднем на 2,252208 лет.

 Скачать реферат