Економіко-математичне моделювання

Коэфф.
Значение
Ст.ошиб.
Значим.
Источник
Регресс.
Остаточн
Вся
*** Метод иcключения. Шаг № 2, введена переменная: X 4
а0
52.6
2.29
0
Сум.квадр
2.66Е3
57.9
2.72Е3
а1
0.662
0.0459
0.204
Степ.своб
10
12
525
a2
1.47
0.121
0
Средн.квадр.
1.33Е3
5.79
Множеств R R^2 R^2 прив Ст.ошиб. F Значим
0.989 0.979 0.974 2.41 230 0
Гипотеза 1:
-----------------Переменные в уравнении-------------------
Переменн. Коэфф.В Ст.ош. Бета F Значим. Частн. R
X 1
Х 2
1.47
-0.662
В
0.121
0.0459
0.574
0.685
147
209
0
0
0.936
0.954
У результаті аналізу з початкового набору виводиться змінна з
номером 3 як незначна для опису експериментальної залежності.
Таким чином, у даному випадку, як і у багатьох інших, обидва методи
селекції змінних дають однакові результати.
16.8. Нелінійна модель
У більшості випадків економічні показники фінансовогосподарської
діяльності виробничих і інших структурних підрозділів
зв’язані між собою нелінійними співвідношеннями. Тому для опису
таких залежностей необхідно використовувати множинну нелінійну
регресію, яка найбільш адекватно відображає особливість причиннонаслідкових
зв’зків в економіці.
Процедура побудови рівняння множинної регресії аналогічна
процедурі визначення простої нелінійної регресії. Розглянемо
приклад квазілінійної регресії, обмежившись двома пояснювальними
змінними:
ˆy = a+ F1( x1) + F2( x2)
. (16.104)
Припустимо, що проведений ретроспективний аналіз деякого
економічного процесу дає можливість представити згадані вище
явища у вигляді:
2 3 2 3
F x = bx + c x + d x ; F x = b x + c x + d x .
( ) ( )
1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2