Оценка погрешности регрессионной модели

Погрешность регрессионной модели можно оценить по величине стандартной ошибки построенного линейного уравнения регрессии . Величина ошибки оценивается как среднее квадратическое отклонение по совокупности отклонений исходных (фактических) значений y_i признака Y от его теоретических значений , рассчитанных по построенной модели.

Погрешность регрессионной модели выражается в процентах и рассчитывается как величина . В адекватных моделях погрешность не должна превышать 12%-15%.

Значение приводится в выходной таблице " Регрессионная статистика " (табл.2.5) в ячейке В81 (термин " Стандартная ошибка "), значение – в ячейке E47.

Вывод:

Погрешность линейной регрессионной модели составляет .100 =___________. 100=…..……..%, что подтверждает (не подтверждает) адекватность построенной модели ……………………………………………………….

Задача 6. Дать экономическую интерпретацию:

1) коэффициента регрессии а₁;

3) остаточных величин _i.

2) коэффициента эластичности К _Э;

6.1. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии а₁

В случае линейного уравнения регрессии величина коэффициента регрессии a₁ показывает, на сколько в среднем (в абсолютном выражении) изменяется значение результативного признака Y при изменении фактора Х на единицу его измерения. Знак при a₁ показывает направление этого изменения.

Вывод:

Коэффициент регрессии а₁ =……………….. показывает, что при увеличении факторного признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов на 1 млн. руб. значение результативного признака Выпуск продукции увеличивается (уменьшается) в среднем на ……………..млн. руб.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском: