АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Оценка погрешности регрессионной модели

Читайте также:
  1. Can-Am-2015: новые модели квадроциклов Outlander L и возвращение Outlander 800R Xmr
  2. I. 1.1. Пример разработки модели задачи технического контроля
  3. I. Оценка изменения величины и структуры имущества предприятия в увязке с источниками финансирования.
  4. I. ОЦЕНКА НАУЧНОГО УРОВНЯ ПРОЕКТА
  5. II РЕСЕНТИМЕНТ И МОРАЛЬНАЯ ОЦЕНКА
  6. II Универсальная оценка остаточного члена
  7. III. Количественная оценка влияния показателей работы автомобиля на его часовую производительность
  8. III. Оценка давления и температуры воздуха в КС.
  9. SALVATOR создает Знания-Образы, когнитивные имитационные модели сознания, расширяющие человеческие возможности и защитные функции.
  10. V. Идеология и практика модели «общенародного государства»
  11. V. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ
  12. XVII. Эпидемиологический анализ и оценка эффективности противоэпидемических мероприятий

Погрешность регрессионной модели можно оценить по величине стандартной ошибки построенного линейного уравнения регрессии . Величина ошибки оценивается как среднее квадратическое отклонение по совокупности отклонений исходных (фактических) значений yi признака Y от его теоретических значений , рассчитанных по построенной модели.

Погрешность регрессионной модели выражается в процентах и рассчитывается как величина .100.

В адекватных моделях погрешность не должна превышать 12%-15%.

Значение приводится в выходной таблице " Регрессионная статистика " (табл.2.5) в ячейке В81 (термин " Стандартная ошибка "), значение – в таблице описательных статистик (ЛР-1, Лист 1, табл.3, столбец 2).

Вывод:

Погрешность линейной регрессионной модели составляет .100 =___________. 100=…..……..%, что подтверждает (не подтверждает) адекватность построенной модели ……………………………

Задача 6. Дать экономическую интерпретацию:

1) коэффициента регрессии а1;

3) остаточных величин i.

2) коэффициента эластичности К Э;

6.1. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии а1

В случае линейного уравнения регрессии = a0+a1x величина коэффициента регрессии a1 показывает, на сколько в среднем (в абсолютном выражении) изменяется значение результативного признака Y при изменении фактора Х на единицу его измерения. Знак при a1 показывает направление этого изменения.

Вывод:

Коэффициент регрессии а1 =……………….. показывает, что при увеличении факторного признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов на 1 млн руб. значение результативного признака Выпуск продукции увеличивается (уменьшается) в среднем на ……………..млн руб.


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |

Поиск по сайту:

Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.439 сек.)