Множественная регрессия

Если зависимость между такими величинами, как уровень запасов и объем реализации, такова, что отдельные точки широко и свободно рассеяны в полосе вокруг линии регрессии и поэтому значение коэффициента корреляции между показателями мало, то высока вероятность того, что на уровень зависимой пе­ременной оказывают дополнительное влияние и другие факторы, а не только объем реализации. Например, уровень запасов может функционально зависеть как от объема реализации, так

¹⁰ Часто конфигурация точек на графике будет подсказывать нелинейный тип зави­симости. Исходные данные — в данном случае уровень запасов — можно затем пролога­рифмировать, если линия регрессии имеет, по всей видимости, убывающий угол наклона, либо возвести в степень, если при визуальной оценке тенденции кажется, что угол на­клона касательной к линии регрессии возрастает. Однако для построения прогноза такого существенного показателя, как потребность в энергии, вырабатываемой электростанцией, мы будем использовать более сложные статистические процедуры.

и от числа наименований реализуемой продук­ции. В данном случае мы получили бы наилучший прогноз уровня запасов, применяя методы многофакторной регрессии, в которых определяется вид за­висимости показателя запасов от объема и ширины номенклатуры реализации одновременно. Следовательно, перспективный уровень запасов был бы основан не только на прогнозном значении общего объема реализации, но и учитывал бы дополнительно к нему такой фактор, как количество разных видов продукции. Большинство автоматизированных рабочих мест обеспечено в настоящее время полными пакетами программ регрессионного анализа, облегчающими исполь­зование методов множественной и нелинейной регрессии. Даже в электронных таблицах типа Lotus 1-2-3 на персональном компьютере можно выполнять мно­жественный регрессионный анализ данных с числом независимых переменных до 12.

Поиск по сайту: