Построение степенной модели парной регрессии
Уравнение степенной модели имеет вид:
Для построения этой модели необходимо произвести линеаризацию переменных. Для этого произведем логарифмирование обеих частей уравнения:
lg ŷ = lg a + b lg x
Факт | Lg(Y) | Переменная | Lg(x) | |
Y(t) | X(t) | |||
64.0 | 1.806 | 1.806 | ||
56.0 | 1.748 | 1.833 | ||
52.0 | 1.716 | 1.914 | ||
48.0 | 1.681 | 1.881 | ||
50.0 | 1.699 | 1.924 | ||
46.0 | 1.663 | 1.982 | ||
38.0 | 1.580 | 2.000 | ||
11.893 | 13.340 | |||
Сред.знач. | 50.5714 | 1.699 | 81.429 | 1.906 |
Обозначим Y = lg ŷ, X = lg x, A = lg a. Тогда уравнение примет вид:
Y = A + b X - линейное уравнение регрессии.
Рассчитаем его параметры, используя данные таблицы 3.6
Таблица 3.6
1,8062 | 1,8062 | 3,2623 | 3,2623 | 61.294 | 2.706 | 4.23 | 7.322 | |||
1,7482 | 1,8325 | 3,2036 | 3,3581 | 58.066 | -2.066 | 3.69 | 4.270 | |||
1,7160 | 1,9138 | 3,2841 | 3,6627 | 49.133 | 2.867 | 5.51 | 8.220 | |||
1,6812 | 1,8808 | 3,1621 | 3,5375 | 52.580 | -4.580 | 9.54 | 20.976 | |||
1,6990 | 1,9243 | 3,2693 | 3,7029 | 48.088 | 1.912 | 3.82 | 3.657 | |||
1,6628 | 1,9823 | 3,2960 | 3,9294 | 42.686 | 3.314 | 7.20 | 10.982 | |||
1,5798 | 2,0000 | 3,1596 | 4,0000 | 41.159 | -3.159 | 8.31 | 9.980 | |||
итог | 11,8931 | 13,3399 | 22,6370 | 25,4528 | 0,51 | 42.32 | 65.407 |
Уравнение регрессии будет иметь вид :
Y=3.3991-0,8921 X
Перейдем к исходным переменным x и y, выполнив потенцирование данного уравнения.
Получим уравнение степенной модели регрессии:
Определим индекс корреляции:
Связь между показателем y и фактором x можно считать достаточно сильной.
Коэффициент детерминации: 0.836
Вариация результата Y (объема выпуска продукции) на 83,6 % объясняется вариацией фактора Х (объемом капиталовложений).
Рассчитаем F-критерий Фишера:
F>FТАБЛ = 6,61 для a = 0,05. к1=m=1, k2=n-m-1=5
Уравнение регрессии с вероятностью 0,95 в целом статистически значимое, т. к. F>FТАБЛ.
Средняя относительная ошибка
.
В среднем расчетные значения ŷ для степенной модели отличаются от фактических значений на 6,04 %.