|
|
F |
Значимость F |
|||
|
Регрессия |
3 |
8363969696 |
2787989899 |
87,21688674 |
5,68904E-07 |
|
Остаток |
9 |
287695537,3 |
31966170,81 |
|
|
|
Итого |
12 |
8651665234 |
|
|
|
Таблица 13
Коэффи
циенты
Станда
ртная
ошибка
t-статистика
P-Значение
Нижние
95%
Верхние 95%
полная
себесто
имость,
тыс.руб
1992,888488
4236,311712
0,470430087
0,649239402
-7590,314376
11576,09135
затраты
на оплату
труда, тыс.руб.
1,430363491
0,248983274
5,744817576
0,000278107
0,867124195
1,993602788
матери
альные
затраты,
тыс.руб
1,187585684
0,232389908
5,11031521
0,000636233
0,661883189
1,713288179
аморти
зация,
тыс.руб.
2,461032929
1,536123969
1,602105675
0,143596048
-1,013920904
5,935986761
t табличное
2,306004133
Таблица 14
Наблюдение
Предсказанное Y
Остатки
1
65758,37475
12405,62525
2
60420,80042
647,1995839
3
30995,16308
-431,1630845
4
29093,4229
2656,577097
5
99410,20661
-5799,206609
6
74070,10843
2988,891574
7
55740,66995
-1946,669945
8
77635,1743
3694,825697
9
63565,34811
-6386,348112
10
89934,05543
-295,0554319
11
55762,64509
-4523,645092
12
23554,57043
-1865,57043
13
11655,4605
-1145,460501
Таблица 15
Все пояснения к таблицам , а также способ расчета, указаны в модели без учета «Материальных затрат» .
Перейдем к анализу сгенерированных таблиц обеих моделей.
Значение множественного коэффициента регрессии R в модели без учета «Материальных затрат» равно 0, 997, а в модели без учета «Сырья» равно 0,983. Это позволяет сделать вывод, что первая модель точнее отражает реальную связь.
При оценке значимости коэффициентов регрессии с помощью сравнения расчетного и табличного значений t – критерия Стьюдента стало очевидно, что следует выбрать модель «Материальных затрат». В данной модели tрасчетное найденных коэффициентов превышает tтабличное (см. таблицу 10) t – критерия Стьюдента, что позволяет сделать вывод, что коэффициенты регрессии в уравнении являются значимыми.
Тогда как в модели без учета «Сырья» два коэффициента регрессии ниже tтабличное ( см. таблицу 14), что говорит об отсутствии их значимости.
Проверку адекватности модели осуществляем уже только с моделью без учета «Материальных затрат».
Значение средней ошибки аппроксимации не превышает 12-15 %, что хорошо видно на рисунке 2, так как разница между предсказанным и исходным результирующим фактором Y очень небольшая.
Рассчитанный уровень значимости (см. таблицу 9) равен 1,2734E-10 < 0,05, это подтверждает значимость R2. Значение Fрасчетное – критерия Фишера больше Fтабличное, значит связь между признаками признается существенной.
Рисунок 2
Таким образом, получаем искомое уравнение регрессии:
Выводы: Выполнив данную работу по этапам, была построена экономико-математическая модель методом математической статистики на примере ОАО швейной фабрики «Березка». Модель имеет вид:
.
Выбранные факторы Х1,Х2 и Х3 существенно влияют на У, что подтверждает правильность их включения в построенную модель.
Так как коэффициент детерминации R2 значим, то это свидетельствует о существенности связи между рассматриваемыми признаками.
Отсюда следует, что построенная модель эффективна.
При использовании материалов активная ссылка на источник обязательна.