| Формула для вычислений
| Функция EXCEL или инструмент Анализа данных
| Результат вычислений /Примечания
|
Оценка параметров модели парной и множественной линейной регрессии по методу МНК.
| Для вычисления параметров уравнения регрессии следует воспользоваться инструментом Регрессияиз пакета«Анализ данных»
| Возвращает подробную информацию о параметрах модели, качестве модели, расчетных значениях и остатках в виде четырех таблиц: Регрессионная статистика, Дисперсионный анализ, Коэффициенты, ВЫВОД ОСТАТКА.
Там же может быть получен график подбора и график остатков.
|
| Оценка качества модели регрессии
|
F-критерий Фишера для проверки значимости модели регрессии
| =FРАСПОБР(вероятность;степени_
свободы1;степени_свободы2)
Степени_свободы 1 — это степени свободы числителя k.
Степени_свободы 2 — это степени свободы знаменателя (n - k - 1),
где k – количество факторов, включенных в модель, n – длина данных.
| Возвращает обратное значение для F-распределения вероятностей.
FРАСПОБР(…) можно использовать, чтобы определить критические значения F-распределения.
Чтобы определить критическое значение F, нужно использовать уровень значимости  как аргумент «вероятность» для FРАСПОБР(…).
|
Коэффициент детерминации
| Коэффициент детерминациипоказывает долю вариации результативного признака, находящегося под воздействием изучаемых факторов, т. е. определяет, какая доля вариации признака Y учтена в модели и обусловлена влиянием на него факторов.
Чем ближе  к 1, тем выше качество модели.
|
Коэффициент множественной корреляции (индекс корреляции) R
R =  = 
| Данный коэффициент является универсальным, так как он отражает тесноту связи и точность модели, а также может использоваться при любой форме связи переменных.
Чем ближе R к 1, тем выше качество модели.
|
t - критерий Стьюдента для оценки значимости параметров модели линейной регрессии
| Вычисленное значение  сравнивается с критическим значением t-критерия, которое берется из таблицы значений t Стьюдента с учетом заданного уровня значимости и числа степеней свободы (n-k-1) В Excel критическое значение t-критерия можно получить с помощью функции
СТЬЮДРАСПОБР(вероятность; степени_свободы)
Вероятность — вероятность, соответствующая двустороннему распределению Стьюдента.
Степени_свободы — число степеней свободы, характеризующее распределение.
|
Средняя относительная ошибка аппроксимации 
| Средняя относительная ошибка аппроксимации – оценка уровня точности модели
|
|
Оценка влияния отдельных факторов на зависимую переменную на основе модели
|
Коэффициенты эластичности 
| Эластичность показывает: на сколько процентов изменится значение исследуемой величины при изменении соответствующего фактора на 1 %.
|
Бета-коэффициенты
| Бета-коэффициент показывает: на какую часть своего среднеквадратического отклонения (СКО) изменится значение исследуемой переменной при изменении соответствующего фактора на 1 СКО.
|
Дельта коэффициенты 
| Дельта-коэффициент показывает среднюю долю влияния соответствующего фактора в совокупном влиянии всех факторов, включенных в модель.
|
| Построение интервальных прогнозов по модели регрессии
|
 – ошибка прогнозирования, которая позволяет определить доверительный интервал прогноза,
где  – стандартная ошибка модели (СКО).
Ошибка прогнозирования для модели парной регрессии
|
| | | | | |
