Результаты обработки уравнения интегрального показателя

Многофакторная регрессия. Зависимость линейная. Y=A0+A1X1+ A2X2+ A3X3+ A4X4+ A5X5+ A6X6+ A7X7+ A8X8
Коэффициенты уравнения	A0= A1= … A8=

4. После подстановки полученных значений коэффициентов уравнения регрессии с учетом соотношений А₁=Е₁, А₂=Е₂, А₃=Е₃, А₄=Е₄, А₅=Е₅, А₆=Е₆, А₇=Е₇, А₈=Е₈ и Х₁=О, Х₂=Р, Х₃=Т, Х₄=М, Х₅=I, Х₆=E, Х₇=A, Х₈=B получим логарифмическую форму уравнения

которое после потенцирования принимает вид

Y = Y₁/A₀ = O^E1 P^E2 T^E3 M^E4 I^E5 E^E6 A^E7 B^E8.

5. Определяется эффективность влияния показателей (эластичность)

E_i = (dY/dX_i) (X_i/Y), при X_j = const i не равно j.

6. Вычисляются предельные эффективности интегрального показателя

Э_i = dY/dX_i = Е_i (Y/X_i), при X_j = const i не равно j.

7. Для учета взаимного влияния факторов находится предельная норма замещения

Г_ij = dX_j/dX_i = (dY/dX_i)/(dY/dX_j) = Э_i/Э_j, где i не равно j.

8. Интегральная зависимость оценивается по взаимной вооруженности показателей

Ф_ij = X_i/X_j при i, не равном j.

9. Определяется показатель изокванты интегрального показателя

U_ij = Е_i/Е_j = Г_ij Ф_ij при i, не равном j.

10. Выявляется относительная значимость главного целевого показателя - информационного обеспечения I по его влиянию на достижение наивысшей эффективности обучения специалистов.

Дата добавления: 2014-01-11