Std. eroare de est. = 79,243276
Decizia a fost luată în conformitate cu programul "Microstat" pentru PC. Iată tabelele din fila tipărire:. 8.7 prezintă valorile medii și abaterile medii pătrată ale tuturor caracteristicilor. Tabel. 8.8 conține coeficienții de regresie și estimarea lor probabilistică:
primul grafic "var" - variabile, adică factori; a doua coloană "coeficient de regresie" - coeficienții regresiei bj condiționate; a treia coloană "std. errror "- erori medii ale estimărilor coeficienților de regresie; al patrulea grafic - valorile testului t Student cu 12 grade de libertate de variație; al cincilea grafic "prob" - probabilitățile ipotezei nula referitoare la coeficienții de regresie;
y = 2,26x1 - 4,31x2 + 0,166x3 - 240.
Aceasta înseamnă că valoarea venitului brut pe 1 hectar de teren agricol a crescut, în medie, cu 2,26 ruble. cu o creștere a costurilor cu 1 h / ha; a scăzut cu o medie de 4,31 ruble. cu o creștere a cotei de teren arabil în terenurile agricole cu 1% și a crescut cu 0,166 ruble. cu creșterea producției de lapte pe vaca pentru 1 kg. Valoarea negativă a termenului liber este destul de natural, și, după cum sa menționat deja la punctul 8.2, un semn eficient -. Venitul brut devine zero, cu mult înainte de numărătoarea inversă ajunge la zero factori în producerea cărora este imposibilă.
O valoare negativă a coeficientului de ^ x - probleme de semnal în economie substanțială a studiat fermele în care producția de culturi este nerentabilă, și profitabil numai efectivele de animale. Atunci când practicile agricole raționale și a prețurilor normale (echilibru sau aproape de ea) pentru produsele din toate industriile, veniturile nu ar trebui să scadă și să crească cu mai fertil pământ agricol în cota - terenul arabil.
Pe baza datelor din penultima doua rânduri din tabel. 8.7 și tabelul. 8.8 se calculează coeficienții p și coeficienții de elasticitate conform formulelor (8.34) și (8.35). [4]
Atât variația nivelului veniturilor, cât și posibila modificare a dinamicii acesteia sunt influențate cel mai mult de factorul x3 - productivitatea vaci, iar cel mai slab - x2 - ponderea terenurilor arabile. Valorile lui P2 / vor fi utilizate mai târziu (Tabelul 8.9);
Tabelul 8.9 Influența comparativă a factorilor asupra nivelului veniturilor
![Activitatea de testare Evaluarea semnificației coeficienților de regresie și a corelației cu ajutorul testului f (corelație) Controlați munca de evaluare a importanței coeficienților de regresie și a corelației utilizând testul f](https://images-on-off.com/images/215/kontrolnayarabotaotsenkaznachimostikoeff-740fcd65.jpeg)
Astfel, am obținut că coeficientul factorului xj se referă la coeficientul de elasticitate al acestui factor, ca coeficient de variație a factorului la coeficientul de variație a trăsăturii rezultante. Deoarece, așa cum se poate vedea din ultimul rând din tabel. 8.7, coeficienții de variație ai tuturor factorilor sunt mai mici decât coeficientul de variație al caracteristicii efective; toți coeficienții? sunt mai mici decât coeficienții de elasticitate.
Să luăm în considerare o paritate între pereche și factorul de regres conditional condiționat pe un exemplu al factorilor. Ecuația liniară de cuplare y cu x are forma:
y = 3,886x1 - 243,2
Coeficientul de regresie conditional condiționat la x1 este de numai 58% din pereche. Restul de 42% se datorează faptului că variația lui x1 este însoțită de o variație a factorilor x2 x3, care, la rândul său, afectează trăsăturile rezultate. Conexiunile tuturor caracteristicilor și coeficienții acestora de regresie a perechilor sunt prezentate în graficul de conectare (Figura 8.2).
![Activitatea de testare Evaluarea semnificației coeficienților de regresie și a corelației cu ajutorul testului f (corelație) Controlați munca de evaluare a importanței coeficienților de regresie și a corelației utilizând testul f](https://images-on-off.com/images/215/kontrolnayarabotaotsenkaznachimostikoeff-35a3e4f9.jpeg)
(. Figura 8.2) .. Dacă adăugați la evaluarea efectelor directe și indirecte ale x1 variație pe y, adică produsul coeficienților de regresii asociat pentru toate „căile“, obținem: 2.26 + 12.55 + 0.166 · (-0.00128) · (-4.31) + (-0.00128) · 17.00 · 0,166 = 4.344.
Această valoare este chiar mai mare decât coeficientul de cuplare pereche x1 cu y. În consecință, influența indirectă a variației lui x1 prin factorii factori care nu sunt incluși în ecuație este invers, dând în sumă:
3,886 - 4,344 = -0,458.
Deci, am considerat evaluarea semnificației coeficienților de regresie și corelația folosind f-testul Student, și adus importanța calculului coeficienților de regresie și corelația folosind f-testul Student este de asemenea inclusă în datele fiind calculate relevanta.
Lucrarea ia în considerare doar cele mai generale întrebări ale acestei probleme complexe și oferă o idee inițială a metodei de construire a ecuației de regresie multiplă și a indiciilor de cuplare.
2 Johnston J. Metode econometrice. - M. Statistics, 1980. - 282p.
8 Kremer N. Putko B. Econometrie .- M .: UNITY-DANA, 200, - 281p.
[2] Kremer N. Putko B. Econometrie .- M .: UNITY-DANA, 200, -p.64
Site-ul dvs. este foarte util! Luați o pauză, studentă, ați avut un moment bun: La examenul de fizică, profesorul încearcă să se bazeze pe o estimare pozitivă a studentului neglijent: - Puteți numi numele de familie al cel puțin unui fizician remarcabil? "Desigur, ești profesor." Apropo, un anecdot este luat de chatanekdotov.ru