Фактическое значение F- критерия сравниваем с табличным, которое определяется при заданном уровне значимости (0,05) и числе степеней свободы для межгрупповой (
) и остаточной ( ) дисперсии. = m – 1 = 3 – 1 = 2; = (N – 1) – (m – 1) = 17. при =2 и =17 составило 3,55.Т.к.
> , то влияниесреднесуточного прироста на себестоимость 1 ц прироста следует признать существенным.Величина эмпирического коэффициента детерминации, равная
, показывает, что на 80,75% вариация себестоимости 1 ц прироста объясняется влиянием среднесуточного прироста.3.3 Корреляционно-регрессионный анализ
Для выявления стохастической связи по исследуемой теме, используем уравнение:
y=a0+a1x1+a2x2,
где y – себестоимость 1ц. прироста КРС;
x1 – среднесуточный прирост;
x2 – уровень затрат на 1 голову КРС.
Система нормальных уравнений для нахождения параметров линейной парной регрессии методом наименьших квадратов имеет следующий вид:
Составим расчетную таблицу (см. Приложение 4).
Получаем следующую систему уравнений:
Делим на коэффициенты при а0
Получаем:
Решив систему, получаем:
а1 =- 10,18
а2 = 0,565
а0=5304,07
В результате решения данной системы на основе исходных данных по 20 хозяйствам было получено следующее уравнение: y=5304,07-10,18x1 + 0,565x2
Коэффициент регрессии а1 =- 10,18 показывает, что при увеличении среднесуточного прироста на 1кг., себестоимость 1ц. прироста уменьшается в среднем на 10,18 руб. (при условии постоянства факторов). Коэффициент а2 = 0,565 , свидетельствует о среднем увеличении себестоимость 1ц. прироста КРС на 0,565 руб. при увеличении уровня затрат производства на 1000 руб. в расчете на 1 голову КРС
Теснота связи между всеми признаками, включенными в модель, может быть определена при помощи коэффициентов множественной корреляции:,
где
, , - коэффициенты парной корреляции между х1,х2 и у= = -0,388;
= = 0,679; = = 0,362;= = 2447638,55;
=49995369,65; =4046053,45 = 8590,25 =2637,45; = =1578,27В рассматриваемом примере получились следующие коэффициенты парной корреляции:
= -0,388; = 0,679; = 0,362.По степени тесноты связи различают количественные критерии оценки тесноты связи:
Коэффициент | Теснота связи |
До | практически отсутствует |
Слабая | |
Умеренная | |
Сильная |
Следовательно, между себестоимостью 1ц. прироста КРС и среднесуточным приростом связь слабая. Между себестоимостью 1ц. прироста КРС и затратами на 1 голову КРС связь умеренная. Между среднесуточным приростом и затратами на 1 голову КРС - слабая.
R=0,484. Это означает что между всеми признаками связь слабая. Коэффициент множественной детерминации Д=
вариации производства 1ц. прироста определяется влиянием факторов, включенных в модель.Для оценки значимости полученного коэффициента R используют критерий Фишера (F), фактическое значение которого определяется по формуле:
где n – число наблюдений;
m – число факторов.
определяется при заданном уровне значимости (0,05) и числе степеней свободы v1=n-m и v2=m-1 (пользуясь приложением к методичке 14). v1=18, v2 = 1, = 4,41 > , соответственно значение коэффициента R следует признать достоверным, а связь между х1,х2, и у – слабой.Для оценки влияния отдельных факторов и резервов, которые в них заложены, наряду с коэффициентами регрессии и корреляции определяют коэффициенты эластичности, бета-коэффициенты, коэффициенты отдельного определения.
Коэффициенты эластичности показывают на сколько % в среднем изменяется результативный признак при изменении факторного на 1 % при фиксированном положении другого фактора:
;Коэффициент Э1 показывает, что при изменении на 1% среднесуточного прироста ведет к уменьшению себестоимости на 0,85 %, а изменение уровня затрат – к среднему ее росту на 0,88 %.
При помощи β-коэффициента даётся оценка различия в степени варьирования вошедших в уравнение факторов. Они показывают, на какую часть своего среднего квадратического отклонения
измениться результативный признак с изменением соответствующего факторного на величину своего среднего квадратического отклонения : =- 0,73 = 0,94То есть наибольше влияние на себестоимость 1ц. прироста КРС с учётом вариации способен оказать второй фактор, т.к. ему соответствует наибольшая абсолютная величина коэффициента.
Коэффициент отдельного определения используется для определения в суммарном влиянии факторов долю каждого из них:
Т.е., на долю влияния первого фактора приходится 28%, второго 64%.
4 . Расчет нормативов и анализ эффективности использования факторов на их основе.
Если в уравнении регрессии в качестве результативного используется признак, характеризующий итоги реализуемой деятельности, а в качестве факторных – признаки, отражающие условия реализации, то коэффициенты чистой регрессии а1, а2 при факторах х1, х2 могут служить инструментом для определения нормативного уровня результативного признака (Y).