Линейной модели парной регрессии

Коэффициент регрессии показывает, что при увеличении факторного признака Выручка от продажи продукции на 1 млн руб. значение результативного признака Прибыль от продажи продукции увеличивается в среднем на млн руб.

3. Проверка уравнения регрессии на адекватность [2].

1. Оценка практической пригодности построенной модели связи

по величине коэффициента детерминации R^2.

Расчет R²:

Вывод. Критерий практической пригодности модели связи R² > 0,5 не выполняется. Однако поскольку значение R² практически совпадает с 0,5, можно считать, что построенное регрессионное уравнение в достаточной мере отражает фактическую зависимость признаков и пригодно для практического применения.

2. Оценка статистической значимости (неслучайности) коэффициента R²по F-критерию Р.Фишера рассчитывается по формуле:

где m – число коэффициентов уравнения регрессии (параметров уравнения регрессии), n- число наблюдений.

Расчет значения F при n=30, m=2:

= 27,888

Табличное (критическое) значение F -критерия F_табл имеет общий вид , где - уровень значимости, m– число коэффициентов уравнения регрессии. При уровне значимости 0,05 и m=2

Так как F_расч>F_табл, то величина найденного коэффициента детерминации R^2.признается неслучайной с вероятностью 0,95.

Вывод. Построенное уравнение регрессии

можно считать адекватным с надежностью 95%.