Линейные многофакторные модели

из "Методы прогнозирования в условиях рынка "

В пакете при запуске приложения появляется Переключатель модулей, представленный на рисунке 3.1. [c.99]
Программа произведет оценивание параметров, в результате чего появится следующее диалоговое окно Результаты множественной регрессии , представленное на рисунке 3.5. [c.101]
Как можно видеть, в программе красным цветом в нижней части окна выделены те факторы, которые являются значимыми, и синим -незначимые. Это не значения коэффициентов модели, а лишь бета-коэффициенты. Отмеченные факторы необходимо исключать, они не значимы. [c.101]
Рассмотрим информационную часть этого окна. В нем содержатся краткие сведения о результатах анализа. [c.101]
Эта величина не должна превышать значения а — 15%. [c.102]
Анализируя матрицу парных коэффициентов, можно сделать вывод, что скорее всего в модель будут входить элементы Х2,хз,х4. Это связано с сильной зависимостью между этими показателями и у (соответственно 0,96 -0,8 0,95), то есть значение парного коэффициента корреляции между переменной и у должно быть максимально приближено к 1. [c.103]
Как видно (см. рисунок 3.7), фактор хз будет входить в модель со знаком минус, то есть, соответственно, уменьшать регрессионную модель убытков. [c.103]
Важно также отметить, что верхняя строка таблицы рассчитана для свободного члена, который входит в уравнение регрессии в данном случае со знаком минус и равен -43201. [c.104]
В столбце В представлены коэффициенты регрессии при соответствующих признаках (факторах). [c.105]
Если экономически интерпретировать представленную модель, то можно сказать, что на уменьшение убытков влияют такие факторы, как процент реализации халвы, то есть чем больше реализуется данный продукт, тем меньше убытки, и затраты на один рубль произведенной продукции. [c.105]

Вернуться к основной статье