Студопедия.Орг Главная | Случайная страница | Контакты | Мы поможем в написании вашей работы!  
 

По многофакторным регрессионным моделям



Все вычисления по определению параметров многофакторных уравнений целесообразно выполнять в программе STADIA ( можно также использовать программы STATGRAPHICS и SGWIN).

В программе STADIA используется раздел “ Статистического анализа” - “Множественная линейная”.

Для выполнения расчетов необходимо в программе STADIA ввести в электронную таблицу данные, на основании которых будет выполнен прогноз, затем вызвать в меню ”Статист=F9”, из открывшегося окна выбрать “М=множественная регрессия”. Ввести соответствующие переменные: Y - зависимая переменная (например, объем товарооборота), X1, X2, X3,... Xi - независимые переменные (например, X1 - объем промышленного производства, X2 - индекс потребительских цен, X3 - средняя заработная плата).

На следующем шаге в открывшемся окне “ Интерполяция” необходимо ввести значения X1, X2, X3,... Xi в прогнозном периоде, причем будут спрогнозированы значения моделируемого показателя Y только для тех вариантов, по которым будут введены значения Xi .

После выполнения расчетов можно изучить полученные результаты, обращая внимание на параметры модели (значения а 0, а 1, а 2, а 3,... аi). Далее в файле Rez приведены коэффициент множественной корреляции и коэффициент множественной детерминации, которые измеряют совместное влияние всех факторов, включенных в модель, на прогнозируемый показатель.

В следующей таблице приведены результаты прогнозных расчетов значений Y при данных значениях Xi .

Результаты расчетов можно скопировать в файл в программе EXCEL и определить ошибки прогноза по использованной ранее формуле, что позволит оценить точность прогнозирования.





Дата публикования: 2015-01-09; Прочитано: 181 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!



studopedia.org - Студопедия.Орг - 2014-2024 год. Студопедия не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования (0.006 с)...