Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | ||
|
По приведенным в табл. 4.12 данным построить уравнение многофакторной линейной регрессии, если а = b1 = b2 = b3 = , b4 = b5 = .
Таблица 4.12
Фактические значения х
Значение | Х1 | Х2 | Х3 | Х4 | Х5 |
102-122 | 75,5 | 56,1 | 25,2 | ||
124-144 | 78,5 | 61,8 | 21,8 | ||
146-166 | 78,4 | 59,1 | 25,7 | ||
168-184 | 77,7 | 63,3 | 17,8 | ||
186-206 | 84,4 | 64,1 | 15,9 | ||
208-228 | 75,9 | 22,4 | |||
230-250 | 50,7 | 20,6 | |||
252-268 | 67,5 | 57,1 | 25,2 | ||
270-278 | 78,2 | 20,7 | |||
280-300 | 0,8 | 78,1 | 61,8 | 17,5 |
Рассчитать значения результативного показателя на следующие 2 периода.
На основе матрицы парных коэффициентов корреляции (табл.4.13) (рассчитать) выявить и устранить мультиколлинеарные факторы. После их устранения построить уравнение регрессии по новым данным регрессионного анализа, характеризующее зависимость результирующего показателя (y) от факторных (xi) в линейной форме.
Таблица 4.13
x1 | x2 | x3 | x4 | x5 | y | |
x1 | ||||||
x2 | 0,8154 | |||||
x3 | 100/α | 90/α | ||||
x4 | 0,0673 | 0,7628 | 0,2211 | |||
x5 | 0,00041 | 0,0034 | 0,068 | 0,024 | ||
y | 0,59033 | 0,76313 | 0,4001 | 0,2973 | -0,004 |
Рассчитать прогнозные значения результативного показателя по скорректированной многофакторной модели на следующие 2 периода, если:
Период | Изменение хi в текущем периоде по сравнению с предыдущим, % | Фактическое значение переменной у | ||||
х1 | х2 | х3 | х4 | х5 | ||
+5 | +2,3 | |||||
+7,1 |
Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза для обоих случаев. Сделать выводы.
Дата публикования: 2015-10-09; Прочитано: 328 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!