|
|
|
|
|
В столбце «В» представлены коэффициенты регрессии при соот- ветствующих признаках (факторах). Коэффициент В1 (при независимой переменной х1) =-48,6 Коэффициент В2 (при независимой переменной х2) =12,1 Коэффициент В3 (при независимой переменной х3) =-29,5 Коэффициент В4 (при независимой переменной х4) =649 Коэффициент В5 (при независимой переменной х5) =37,2 Если экономически интерпретировать представленную модель, то можно сказать, что на уменьшение убытков влияют такие факто- ры, как процент реализации халвы, то есть чем больше реализуется данный продукт, тем меньше убытки, и затраты на один рубль про- изведенной продукции. Если рассматривать экономический смысл последнего фактора, то он должен входить в уравнение регрессии со знаком «плюс», так как увеличение затрат приводит к увеличению убытков, и, соответ- ственно, уменьшению прибыли. Но в нашем примере этот фактор входит в уравнение регрессии со знаком «минус», что может свиде- тельствовать лишь о том, что в этот период работы предприятия не- обходимо увеличить затраты на производство, рекламу, повысить качество продукции, персонала025f026, внедрить новые технологии. На величину результата влияют и такие показатели, как стои- мость тонны сырья (чем она выше, тем больше величина убытков) и расход сырья (чем он выше, тем больше убытков) и стоимость электроэнергии (чем она быстрее растет и чем она выше, тем, соот- ветственно, больше убытков). Если рассмотреть коэффициент множественной детерминации, то важно отметить, что R2 = 0,96 (чем он ближе к 1, тем лучше и сильнее связь). Этот показатель является практически самым высо- ким. На основе данного показателя определяется число неучтенных факторов, в данной модели эта величина составляет 4%. Важным элементом анализа является оценка адекватности моде- ли. Для этого необходимо проанализировать критерий Фишера- Снедекора (F), который также представлен в диалоговом окне на рисунке 3.8. В нашем примере F(5,24) = 117,36. Расчетное значение FP необходимо сравнить с табличным, которое при данных степенях свободы 5 v1=5 и v2 = 24 будет равно FT = 2,62. Условие адекватности модели FP > FT. |
Линейные многофакторные модели 7 |
