Оцінка погрішності регресійної моделі

Погрішність регресійної моделі можна оцінити за величиною стандартної похибки побудованого лінійного рівняння регресії . Величина похибки оцінюється як середнє квадратичне відхилення по сукупності відхилень початкових (фактичних) значень y_i ознаки Yвід його теоретичних значень , розрахованих за побудованою моделлю.

Погрішність регресійної моделі виражається у відсотках і розраховується як величина .100.

У адекватних моделях погрішність не повинна перевищувати 12%-15%.

Значення приводиться у вихідній таблиці "Регресійна статистика" (табл. 2.5) у комірці В81 (термін "Стандартна помилка"), значення – у таблиці описових статистик (ЛР-1, Лист 1, табл.3, стовпець 2).

Висновок:

Погрішність лінійної регресійної моделі складає *100 = 144,8/78,658 *100 = 184 %, що не підтверджує адекватність побудованої моделі .

Завдання 6. Дати економічну інтерпретацію:

1) коефіцієнта регресії а₁;

3) залишкових величин _i.

2) коефіцієнта еластичності К_Е;

6.1. Економічна інтерпретація коефіцієнта регресії а₁

У разі лінійного рівняння регресії =a₀+a₁x величина коефіцієнта регресії a₁ показує, на скільки в середньому (у абсолютному виразі) змінюється значення результативної ознаки Yпри зміні чинника Хна одиницю його вимірювання. Знак при a₁ показує напрям цієї зміни.

Висновок:

Коефіцієнт регресії а₁ = показує, що при збільшенні факторної ознаки Вартість активів на 1 млн. грн. значення результативної ознаки Фінансовий результат збільшується в середньому на млн. грн.

Читайте також:

<== попередня сторінка	\|	наступна сторінка ==>
Загальна оцінка адекватності регресійної моделі за F-критерієм Фішера	\|	Економічна інтерпретація коефіцієнта еластичності.

Не знайшли потрібну інформацію? Скористайтесь пошуком google:

Генерація сторінки за: 0.004 сек.