Расчет параметров регрессии

Расчет параметров производится по методу наименьших квадратов, аналогично тренду.

MS Excel оценивает параметры только линейной регрессии (Сервис->Анализ данных->Регрессия либо с использованием функций ИНДЕКС() и ЛИНЕЙН()).

При заполнении окна окно запроса необходимо учитывать, что массив рядов-факторов на листе должен быть сплошным. (см. Рисунок 1‑18- жирная рамка)

Рисунок 1‑18 содержит пример расчёта линейной регрессии суммы уплаченных налогов к прибыли, зарплате и номеру периода. Представлена отредактированная таблица вывода результатов.

Рисунок 1‑18 Расчет параметров регрессии

Уравнение регрессии имеет вид («Коэффициенты»):

При этом надо учитывать, что полученные коэффициенты – вероятностные оценки. Степень точности их можно оценить двояко. С одной стороны, с вероятностью 95% можно утверждать, что значение коэффициента лежит в границах от («Нижние 95%») и до («Верхние 95%»). Например, вряд ли можно доверять значению свободного члена b - то ли –7, то ли +20. С другой стороны, можно оценить вероятность того, что «истинное» значение параметра = 0 («Р-Значение»). Чем меньше эта вероятность (»<0.33), тем больше значимость полученного коэффициента. В рассмотренном примере влияние зарплаты незначимо (Р=0,699>0,33), а влияние свободного члена под сомнением (Р=0,295»0.33).

Незначимые факторы необходимо исключить из модели и перерассчитать параметры [новой] регрессии.

Дата добавления: 2014-01-05