Условие задачи
По приведенным в табл. 4.12 данным построить уравнение многофакторной линейной регрессии, если
Таблица 4.12
Фактические значения х
Рассчитать значения результативного показателя на следующие 2 периода.
На основе матрицы парных коэффициентов корреляции (табл.4.13) (рассчитать) выявить и устранить мультиколлинеарные факторы. После их устранения построить уравнение регрессии по новым данным регрессионного анализа, характеризующее зависимость результирующего показателя (y) от факторных (xi) в линейной форме.
Таблица 4.13
Рассчитать прогнозные значения результативного показателя по скорректированной многофакторной модели на следующие 2 периода, если:
Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза для обоих случаев. Сделать выводы.
Ответ
Представим исходные данные при =114.
Уравнение многофакторной регрессии будет выглядеть следующим образом:
Рассчитаем прогнозные значения Y:
