Расчет статистической значимости коэффициентов регрессии

⇐ ПредыдущаяСтр 2 из 2

Расчет статистической значимости коэффициентов регрессии проводим на основании критерия Стьюдента.

Расчет статистической значимости коэффициента а₁

(16) где:

- стандартная ошибка коэффициента уравнения регрессии;

(17) где:

- см. (11)

Величину находим при помощи встроенной функции Excel "Квадроткл (х11:х112)"

- средняя величина расходов на рекламу за 12 месяцев;

Расчет статистической значимости коэффициента а₂

(18) где:

- стандартная ошибка коэффициента уравнения регрессии;

(19) где:

- см. (11)

Величину находим при помощи встроенной функции Excel "Квадроткл (х11:х112)"

- средняя величина количества продавцов за 12 месяцев;

Оценка тесноты связи

Теснота связи между зависимой (продажи) и группой независимых (реклама, продавцы) переменных определяется при помощи коэффициента множественной детерминации:

(20)

Теснота связи между переменными (x и y) определяется при помощи коэффициентов парной корреляции:

(21)

В нашем примере для расчета парных коэффициентов корреляций воспользуемся встроенной функцией Excel:

Корреляция (уровень тесноты связи) между продажами и расходами на рекламу:

(22) где:

значения y – известные значения продаж;

значения x – известные значения рекламных расходов;

Корреляция (уровень тесноты связи) между продажами и количеством продавцов:

(23)

Корреляция (уровень тесноты связи) между расходами на рекламу и количеством продавцов:

(24)

Определение связи между зависимой переменной и каждой независимой переменной при исключении эффекта влияния прочих переменных производится при помощи частных коэффициентов корреляции.

Частная корреляция между продажами и расходами на рекламу при исключении эффекта влияния численности продавцов:

(25)

Частная корреляция между продажами и числом продавцов при исключении эффекта влияния рекламы:

(26)

Положительное значение свидетельствует о прямой связи, отрицательное – об обратной.

Возведя в квадрат значения частной корреляции, мы получим значение частной детерминации, которое покажет нам тесноту связи между каждым из влияющих признаков (при неизменном другом) и зависимой переменной.

На основании выявленных зависимостей необходимо сформулировать вывод и разработать план сбыта и маркетинга.

Значения F-критерия Фишера, при a =0,05
df_n
df_d	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	15
1	161.45	199.50	215.71	224.58	230.16	233.99	236.77	238.88	240.54	241.88	245.95
2	18.51	19.00	19.16	19.25	19.30	19.33	19.35	19.37	19.38	19.40	19.43
3	10.13	9.55	9.28	9.12	9.01	8.94	8.89	8.85	8.81	8.79	8.70
4	7.71	6.94	6.59	6.39	6.26	6.16	6.09	6.04	6.00	5.96	5.86
5	6.61	5.79	5.41	5.19	5.05	4.95	4.88	4.82	4.77	4.74	4.62
6	5.99	5.14	4.76	4.53	4.39	4.28	4.21	4.15	4.10	4.06	3.94
7	5.59	4.74	4.35	4.12	3.97	3.87	3.79	3.73	3.68	3.64	3.51
8	5.32	4.46	4.07	3.84	3.69	3.58	3.50	3.44	3.39	3.35	3.22
9	5.12	4.26	3.86	3.63	3.48	3.37	3.29	3.23	3.18	3.14	3.01
10	4.96	4.10	3.71	3.48	3.33	3.22	3.14	3.07	3.02	2.98	2.85
11	4.84	3.98	3.59	3.36	3.20	3.09	3.01	2.95	2.90	2.85	2.72
12	4.75	3.89	3.49	3.26	3.11	3.00	2.91	2.85	2.80	2.75	2.62
13	4.67	3.81	3.41	3.18	3.03	2.92	2.83	2.77	2.71	2.67	2.53
14	4.60	3.74	3.34	3.11	2.96	2.85	2.76	2.70	2.65	2.60	2.46
15	4.54	3.68	3.29	3.06	2.90	2.79	2.71	2.64	2.59	2.54	2.40
16	4.49	3.63	3.24	3.01	2.85	2.74	2.66	2.59	2.54	2.49	2.35
17	4.45	3.59	3.20	2.96	2.81	2.70	2.61	2.55	2.49	2.45	2.31
18	4.41	3.55	3.16	2.93	2.77	2.66	2.58	2.51	2.46	2.41	2.27
19	4.38	3.52	3.13	2.90	2.74	2.63	2.54	2.48	2.42	2.38	2.23
20	4.35	3.49	3.10	2.87	2.71	2.60	2.51	2.45	2.39	2.35	2.20
21	4,32	3,47	3,07	2,68	2,57	2,49	2,42	2,37	2,32	2,18	2,18
22	4,30	3,44	3,05	2,82	2,66	2,55	2,46	2,40	2,34	2,30	2,15
23	4,28	3,42	3,03	2,80	2,64	2,53	2,44	2,37	2,32	2,27	2,13
24	4,26	3,40	3,01	2,78	2,62	2,51	2,42	2,36	2,30	2,25	2,11
25	4,24	3,39	2,99	2,76	2,60	2,49	2,40	2,34	2,28	2,24	2,09
26	4,23	3,37	2,98	2,74	2,59	2,47	2,39	2,32	2,27	2,22	2,07
27	4,21	3,35	2,96	2,73	2,57	2,46	2,37	2,31	2,25	2,20	2,06
28	4,20	3,34	2,95	2,71	2,56	2,45	2,36	2,29	2,24	2,19	2,04
29	4,18	3,33	2,93	2,70	2,55	2,43	2,35	2,28	2,22	2,18	2,03
30	4,17	3,32	2,92	2,69	2,53	2,42	2,33	2,27	2,21	2,16	2,01

Критические значения коэффициента Стьюдента (t-критерия) для различной доверительной вероятности и числа степеней свободы:

Степени

свободы

Уровень доверительности a

0.20

0.10

0.05

3.0770

6.3130

12.7060

1.8850

2.9200

4.3020

1.6377

2.3534

3.1820

1.5332

2.1318

2.7760

1.4759

2.0150

2.5700

1.4390

1.9430

2.4460

1.4149

1.8946

2.3646

1.3968

1.8596

2.3060

1.3830

1.8331

2.2622

1.3720

1.8125

2.2281

1.3630

1.7950

2.2010

1.3562

1.7823

2.1788

1.3502

1.7709

2.1604

1.3450

1.7613

2.1448

1.3406

1.7530

2.1314

1.3360

1.7450

2.1190

1.3334

1.7396

2.1098

1.3304

1.7341

2.1009

1.3277

1.7291

2.0930

1.3253

1.7247

2.0860

1.3230

1.7200

2.0790

1.3212

1.7117

2.0739

1.3195

1.7139

2.0687

1.1378

1.7109

2.0639

1.3163

1.7081

2.0595

1.3150

1.7050

2.0590

1.3137

1.7033

2.0518

1.3125

1.7011

2.0484

1.3114

1.6991

2.0452

1.3104

1.6973

2.0423

1.3080

1.6930

2.0360

1.3070

1.6909

2.0322

1.3050

1.6883

2.0281

1.3042

1.6860

2.0244

1.3030

1.6839

2.0211

1.3200

1.6820

2.0180

1.3010

1.6802

2.0154

1.3000

1.6767

2.0129

1.2990

1.6772

2.0106

1.2980

1.6759

2.0086

Дата добавления: 2021-01-20; просмотров: 40; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

⇐ Предыдущая 12

Мы поможем в написании ваших работ!