Математическая статистика

.

Значимость равна , т.е. 39,6%, что больше 5%. Коэффициент статистически незначим.

.

Значимость равна , т.е. 35%, что больше 5%. Коэффициент статистически незначим.

Проверим модель на адекватность.

Проанализировав таблицу дисперсионный анализ можно сказать, разброс данных, объясняемый регрессией . Остатки, необъясненный разброс . Общий разброс данных . Коэффициент детерминации . Разброс данных объясняется на 54,11% линейной моделью и на 45,89% - случайными ошибками.

Проверим модель с помощью критерия Фишера. Для проверки найдем величины: и . Вычисляем и . Находим наблюдаемое значение критерия Фишера . Значимость этого критерия , т.е. процент ошибки практически равен 0%, что меньше чем 5%.

Модель считается адекватной с гарантией более 95%.

Из полученной модели можно сделать вывод, что уровень рентабельности от фондоотдачи и производительности труда описывается следующей зависимостью:

Найдем прогноз.

Примем за точку прогноза значение производительности труда 25000 грн, фондоотдачи 33 грн. Получили при данных условиях уровень рентабельности

Рассчитываем прогнозные значения по модели для всех точек выборки и для точки прогноза:

.

Найдем эластичность по каждому фактору.

Для линейной модели , т.е. при производительности труда 2500 грн. и увеличении фондоотдачи с 33 грн. на 1% уровень рентабельности снижается на 0,4736%.

, т.е. при фондоотдаче 33 грн и увеличении производительности труда с 2500 грн. на 1% уровень рентабельности увеличивается на 0,5243%.

Значит для увеличения рентабельности целесообразнее увеличивать производительность труда.

 Скачать реферат