Нейросети
Нейросети
Нейросети
Нейросети
Нейросети





Нейросети
  Глава 1     Глава 2   

 

 

В столбце «В» представлены коэффициенты регрессии при соот-

ветствующих признаках (факторах).

Коэффициент В1 (при независимой переменной х1) =-48,6

Коэффициент В2 (при независимой переменной х2) =12,1

Коэффициент В3 (при независимой переменной х3) =-29,5

Коэффициент В4 (при независимой переменной х4) =649

Коэффициент В5 (при независимой переменной х5) =37,2

Если экономически интерпретировать представленную модель,

то можно сказать, что на уменьшение убытков влияют такие факто-

ры, как процент реализации халвы, то есть чем больше реализуется

данный продукт, тем меньше убытки, и затраты на один рубль про-

изведенной продукции.

Если рассматривать экономический смысл последнего фактора,

то он должен входить в уравнение регрессии со знаком «плюс», так

как увеличение затрат приводит к увеличению убытков, и, соответ-

ственно, уменьшению прибыли. Но в нашем примере этот фактор

входит в уравнение регрессии со знаком «минус», что может свиде-

тельствовать лишь о том, что в этот период работы предприятия не-

обходимо увеличить затраты на производство, рекламу, повысить

качество продукции, персонала025f026, внедрить новые технологии.

На величину результата влияют и такие показатели, как стои-

мость тонны сырья (чем она выше, тем больше величина убытков) и

расход сырья (чем он выше, тем больше убытков) и стоимость

электроэнергии (чем она быстрее растет и чем она выше, тем, соот-

ветственно, больше убытков).

Если рассмотреть коэффициент множественной детерминации,

то важно отметить, что R2 = 0,96 (чем он ближе к 1, тем лучше и

сильнее связь). Этот показатель является практически самым высо-

ким.

На основе данного показателя определяется число неучтенных

факторов, в данной модели эта величина составляет 4%.

Важным элементом анализа является оценка адекватности моде-

ли. Для этого необходимо проанализировать критерий Фишера-

Снедекора (F), который также представлен в диалоговом окне на

рисунке 3.8. В нашем примере F(5,24) = 117,36. Расчетное значение

FP необходимо сравнить с табличным, которое при данных степенях

свободы 5 v1=5 и v2 = 24 будет равно FT = 2,62.

Условие адекватности модели FP > FT.








Подпись: Начало
Подпись: Дальше

Линейные многофакторные модели 7