Все части

F-критерий Фишера можно взять из таблицы «Дисперсионный анализ», полученной в результате применения инструмента «Регрессия» (таблица 5).Таблица 5. «Дисперсионный анализ"dfSSMSFЗначимость FРегрессия222,5 131 558 911,256577951,696 407 030,193722398.

Остаток50 331,77703666,635 540 731.

Итого52 354,2901925,что свидетельствует о том, что уравнение в целом статистически незначимо. t-критерии Стьюдента можно взять из таблицы 3., что свидетельствует о том, что коэффициенты регрессии статистически незначимы. Доверительные интервалы для коэффициентов регрессии также можно взять из таблицы 3., так как в указанных границах оба коэффициента принимают нулевые значения, то это свидетельствует о их статистической незначимости. Коэффициент множественной детерминации, скорректированный коэффициент множественной детерминации и множественный коэффициент корреляции возьмем из таблицы «Регрессионная статистика» (таблица 6), полученной в результате применения инструмента «Регрессия».Таблица 6. Регрессионная статистика.

Множественный R0,25 208 0136R-квадрат0,63 544 395.

Нормированный R-квадрат0,26 086 171.

Стандартная ошибка2,575 954 334.

Наблюдения53Множественный коэффициент корреляции R = 0,252, что свидетельствует об отсутствии тесной нелинейной связи. Коэффициент множественной детерминации R2 = 0,064, что свидетельствует о том, что на долю вариации результата, объясненную вариацией учтенных факторов, приходится только 6,4%, а остальное на долю вариации результата, объясненную вариацией неучтенных в уравнении регрессии факторов. Скорректированный коэффициент множественной детерминации R2скорр = 0,026.Часть 3. Приложения регрессионного анализа.

Средние коэффициенты эластичности рассчитаем по следующей формуле:.Следовательно, при изменении премий и вознаграждений на одного работника на 1% от своего среднего значения производительность труда в среднем изменится на 0,124%, а при изменении удельного веса потерь от брака на 1% от своего среднего значения производительность труда в среднем изменится на 0,05%.Если значение Х8, как наиболее тесно связанного с Y1 составит 110% от его среднего значения, то есть1,179, а значение второго фактора Х9 составит 80% от его среднего значения, то есть 0,389, то значение Y1 можно рассчитать подставив данные значения в уравнение регрессии:

При увеличении размера премий и вознаграждений на 10% от среднего значения и уменьшении удельного веса потерь от брака на 20% от среднего значения производительность труда будет равна 8,148, что на 2,2% выше среднего значения производительности труда, рассчитанного на основе имеющихся исходных данных.