kozinova_a.t._praktikum_po_ekonometrike_fup

Перед анализом полученной информации, желательно в главном меню выбрать: Главная / Ячейки/ Формат / Автоподбор ширины столбца. Перед печатью полученной информации, желательно (рис.5.12) в главном меню

выбрать: Разметка страницы / Параметры страницы / Страница.

В диалоговом окне «Параметры страницы» отметьте:

в блоке «Ориентация» – «Альбомная»;

в блоке «Масштаб» – «разместить не более чем на 1 стр. в ширину»

Заполнив диалоговое окно, щелкните по кнопке «ОК». Перед печатью

полученной информации, щелкните по кнопке «Предварительный просмотр» и внесите в документ (рис.5.13) необходимые изменения.

Комментарии по содержанию «ВЫВОДА ИТОГОВ», на примере работы с данными Y и X1 из таблицы на рис.5.5, представлены в таблицах 5.1 – 5.3.

Таблица 5.1

Комментарии к таблице «Регрессионная статистика»

Регрессионная статистика

формула расчета

= 1 −

ESS

Множественный R

0,838124014

R =

R2

RSS

R-квадрат

0,702451862

R 2 = 1 −

ESS

RSS

Нормированный

ˆ

2

= 1 − (1 − R

2

)

n −1

R-квадрат

0,672697048

R

n − m −1

Стандартная ошибка

5,537042478

SE

=

ESS

n − m −1

Наблюдения

12

n (кол-во наблюдений)

Таблица 5.2

Комментарии к таблице «Дисперсионный анализ»

строка

столбец «df»

число степеней свободы

Регрессия

1

m (число факторов)

Остаток

10

n − m −1

Итого

11

n −1

71

Таблица 5.2 (продолжение 1) Комментарии к таблице «Дисперсионный анализ»

строка	столбец «SS»		суммы квадратов
Регрессия	723,7941059		RSS
Остаток	306,5883941		ESS
Итого	1030,3825		TSS
		Таблица 5.2 (продолжение 2)
Комментарии к таблице «Дисперсионный анализ»
строка	столбец «MS»		дисперсии
Регрессия	723,7941059		SR2 (факторная)
Остаток	30,65883941		SE2 (остаточная)
		Таблица 5.2 (продолжение 3)
Комментарии к таблице «Дисперсионный анализ»
строка	столбец «F»		F-статистика
Регрессия	23,60800735		F =	SR2
				SE2
		Таблица 5.2 (продолжение 4)
Комментарии к таблице «Дисперсионный анализ»
строка	столбец		уровень значимости
	«Значимость F»
Регрессия	0,000662594		α
				Таблица 5.3
Комментарии к таблице с коэффициентами регрессии
строка	столбец		ˆ
	«Коэффициенты»
			Y = a + b1 X 1
Y-пересечение	58,85023501		a
X1	0,411992803		b1
	72

Таблица 5.3 (продолжение 1) Комментарии к таблице с коэффициентами регрессии

	столбец		стандартные ошибки
строка	«Стандартная
			коэффициентов
	ошибка»
Y-пересечение	8,805769301		Sa
X1	0,084792993		Sb1
		Таблица 5.3 (продолжение 2)
Комментарии к таблице с коэффициентами регрессии
строка	столбец		t-статистики
	«t-статистика»		коэффициентов
Y-пересечение	6,68314522		ta
X1	4,858807194		tb1
		Таблица 5.3 (продолжение 3)
Комментарии к таблице с коэффициентами регрессии
строка	столбец
	«P-значение»
			уровни значимости
Y-пересечение	5,47821E-05		t-статистик
			коэффициентов
X1	0,000662594
		Таблица 5.3 (продолжение 4)
Комментарии к таблице с коэффициентами регрессии
строка	столбец		нижние границы
	«Нижние 95%»
			доверительных
Y-пересечение	39,22975839		интервалов
			коэффициентов с
X1	0,223062242		надежностью 95%
		Таблица 5.3 (продолжение 5)
Комментарии к таблице с коэффициентами регрессии
строка	столбец		верхние границы
	«Верхние 95%»
			доверительных
Y-пересечение	78,47071163		интервалов
			коэффициентов с
X1	0,600923363		надежностью 95%
	73

Таблица 5.3 (продолжение 6) Комментарии к таблице с коэффициентами регрессии

строка	столбец		нижние границы
	«Нижние 99%»
			доверительных
Y-пересечение	30,94235101		интервалов
			коэффициентов с
X1	0,143260688		надежностью 99%
		Таблица 5.3 (продолжение 7)
Комментарии к таблице с коэффициентами регрессии
строка	столбец		верхние границы
	«Верхние 99%»
			доверительных
Y-пересечение	86,75811901		интервалов
			коэффициентов с
X1	0,680724917		надежностью 99%

Втаблице «ВЫВОД ОСТАТКА», соответственно находятся:

в столбце «Наблюдение» – номера наблюдений;

	в столбце «Предсказание Y» – теоретические значения показателя
	ˆ
	(Yi ; i = 1, n), рассчитанные с помощью построенной функции регрессии;
			ˆ
	в столбце «Остатки» – остатки (εi = Yi − Yi ; i = 1, n);

в столбце «Стандартные остатки» – стандартные остатки.

Работая с инструментом «Регрессия», можно получить:

график остатков;

график подбора;

график нормальной вероятности.

Согласно «ВЫВОДУ ИТОГОВ», представленному с комментариями в таблицах 5.1-5.3, мы получили при работе с данными модель регрессии:

ˆ
Y ≈ 58,85 + 0,41 X1		модели (R2 ≈ 0,702) достаточно
Коэффициент	детерминации данной
близок к единице.	Модель значима в целом согласно критерию Фишера
(F ≈ 23,608) с приемлемым уровнем		значимости (α ≈ 0,00066 << 0,05).

Предположение о незначимости по всем параметров отклоняется, согласно критерию Стьюдента, с приемлемым уровнем значимости (α < 0,00066 << 0,05).

В таблице «ВЫВОД ОСТАТКА» приведены теоретические значения моделируемого показателя, рассчитанные с помощью функции линейной парной регрессии и остатки.

74

75	75
75

Рис.5.1. Диалоговое окно кнопки «office»

76	76
76

Рис.5.2. Диалоговое окно «Параметры Excel»

77	77
77

Рис.5.3. Диалоговое окно «Надстройки»

78	78
78

Рис.5.4. Диалоговое окно «Анализ данных»

79	79
79

Рис.5.5. Таблица значений анализируемых показателей

80	80
80

Рис.5.6. Диалоговое окно «Анализ данных». Выбор инструмента «Корреляция»