Статистическое моделирование

Вычисление параметров линейного уравнения регрессии. С помощью инструмента Регрессия (Данные Анализ данных Регрессия) получаем следующие результаты.

Записываем уравнение парной линейной регрессии

yx= 215,94+0,34x

Экономический смысл уравнения: с увеличением денежных доходов x на 1тыс.руб. - потребительские расходы y в среднем возрастает на 0,34 тыс. руб.

v Множественный коэффициент корреляции R=0,86

по формуле

rxy =b= 0,34*382,79/152,47=0,85.

Cвязь между переменными x и y прямая, сильная, тесная, т.е. величина потребительских расходов значительно зависит от денежных доходов.

v Коэффициент детерминации R2 = 0,74, т.е. в 74% случаев изменения денежных доходов приводят к изменению потребительских расходов. Другими словами точность подбора уравнения регрессии 74% - высокая.

3. Для определения средней ошибки аппроксимации рассчитываем столбцы yx, y-yx, Ai:

Ai =I I *100, =15,75

Получаем значение средней ошибки аппроксимации =15,8%

Это означает, что, в среднем, расчетные значения зависимого признака отклоняются от фактических значений на 15,8%. Величина ошибки аппроксимации говорит о плохом качестве модели.

 Скачать реферат