Шаг 2. Выбор соответствующего уровня значимости.
Уровнем значимости
называется вероятность сделать ошибку 1-го рода, т.е. отвергнуть правильную гипотезу. Величина называется уровнем доверия или доверительной вероятностью.Выбираем уровень значимости
, т.е. доверительная вероятность – Р=0,95Шаг 3. Вычисление расчетного значения F-критерия.
Расчетное значение F-критерия определяется по формуле:
Для проверки полученного значения скопируем с итогового листа Регрессия расчетное значение F-критерия. Значения совпали
Шаг 4. Определение по статистическим таблицам F-распределения Фишера критического значения F-критерия.
Критическое значение F-критерия находим по статистическим таблицам F-распределения Фишера по соответствующим данным:
- доверительной вероятности Р=0,95;
- степеней свободы
Определяем табличное значение критерия
=5,14Шаг 5. Сравнение рассчетного значения F-критерия с критическим и интерпритация результатов.
Вывод о принятии нулевой гипотезы, т.е. об адекватности модели делаем с помощью встроенной логической функции ЕСЛИ.
Поскольку
, то отвергаем нулевую гипотезу про незначимость факторов с риском ошибиться не больше чем на 5% случаев, т.е. с надежностью Р=0,95 можно считать, что принятая модель адекватна статистическим данным и на основе этой модели можно осуществлять экономический анализ и прогнозирование.5.2 Проверка значимости оценок параметров модели по критерию Стьюдента
Проверку гипотезы о значении каждого параметра модели проведем в соответствии с представленным алгоритмом.
Шаг 1. Формулирование нулевой и альтернативной гипотез.
– оценка j-го параметра является статистически незначимой, т.е. j-й фактор никак не влияет на показатель у; – оценка j-го параметра является статистически значимой, т.е. j-й фактор влияет на показатель у.Шаг 2. Выбор соответствующего уровня значимости.
Выбираем уровень значимости
, т.е. доверительная вероятность – Р=0,95.Шаг 3. Вычисление расчетного значения t-критерия.
Расчетное значение t-критерия определяется по формуле:
Во время анализа двухфакторной модели расчетные значения t-критерия определяются по формулам:
=-3,2333 =3,4264 =4,9937Для проверки полученного значения t-критерия скопируем с итогового листа Регрессия значения ячеек столбца t-статистика. Значения совпали.
Шаг 4. Определение по статистическим таблицам t-распределения Стьюдента критического значения t-критерия.
Критическое значение t-критерия находим по статистическим таблицам t-распределения Стьюдента по соответствующим данным:
- доверительной вероятности Р=0,95;
- степеней свободы
Определяем табличное значение критерия
=2,45Шаг 5. Сравнение рассчетного значения t-критерия с критическим и интерпритация результатов.
Выводы о принятии нулевой гипотезы, т.е. о значимости оценок параметров
, и делаем с помощью встроенной логической функции ЕСЛИ. С надежностью Р=0,95 можно считать, что– оценки 1-го и 2-го параметров модели значимые, т.е. оба фактора существенно влияют на показатель;
– оценка 0-го параметра модели не является статистически значимой.
Таблица 9 – Проверка гипотез о статистической значимости оценок параметров модели на основе F- и t – критериев
F-критерий Фишера | ||
По формуле | Регресия | Р=0.95 |
F | 2,45 | |
10,4997302 | 10,499730 | Модель адекватна |
t-критерий Стьюдента | |||
По формуле | Регресия | Р=0.95 | |
t-статистика | 5,14 | ||
1,73980232 | 1,739802 | а0 | Параметр не значимый |
-1,0785514 | -1,07855 | а1 | Параметр не значимый |
3,06508252 | 3,06508 | а2 | Параметр не значимый |
6. Построение интервалов доверия для параметров модели.
Интервалом доверия называется интервал, который содержит неизвестный параметр с заданным уровнем доверия.
Интервалы доверия для параметров находим аналогично процедуре тестирования нулевой гипотезы по t-критерию Стьюдента:
– выбираем уровнем значимости
=0,05 и соответственно уровень доверия будет составлять – Р=0,95;– для каждого параметра вычисляем нижнюю и верхнюю границы интервала доверия по формуле, при этом делаем абсолютную ссылку на табличное значение t-критерия
:где
- стандартная ошибка параметров моделиДля проверки полученных значений границ скопируем с итогового листа Регрессия значения ячеек столбцов Нижнее 95% и Верхнее 95%. Значения совпали.
Таблица 10 – Доверительные интервалы для оценок параметров
По формуле | Регресия | ||
Нижние 95% | Верхние 95% | Нижние 95% | Верхние 95% |
-0,5119912 | 3,031441 | -0,511991215 | 3,031441101 |
-0,3466383 | 0,013454 | -0,034663831 | 0,013454293 |
0,00243469 | 0,021709 | 0,00243469 | 0,02170921 |
Исходя из этого, 95% интервалы доверия для параметров модели имеют вид:
-0,5119912≤а0≤3,031441
-0,3466383≤а1≤0,013454
0,00243469≤а2≤0,021709
7. Расчет прогнозного значения рентабельности на основании оцененной модели
Так как оцененная модель является адекватной статистическим данным, то на основании этой модели можно осуществлять прогнозирование рентабельности для одного из предприятий объединения, деятельность которого исследовалась.
7.1 Точечный прогноз рентабельности
Сделаем точечный прогноз рентабельности для одного из предприятий при условии того, что затраты оборота составят 7 г.о. и трудоемкость – 50 г.о., т.е.
, по формуле:Хр | |||
1 | 16 | 100 | 1,25972494 |
-0,01060477 | 2,297243652 | ||
0,01207195 |
7.2 Доверительный интервал для прогноза математического ожидания рентабельности
Рассчитаем значения верхней и нижней границ прогнозного интервала, используя табл. значения критерия Стьюдента 2,45, по формуле:
Оценку дисперсий матожидания вычислим по формуле:
Интервальный прогноз матожидания рентабельности:
Стандартная ошибка матожидания
0,524265941 | -0,005977749 | -0,0026172 | 1 | |||
1 | 16 | 100 | -0,005977749 | 9,66765E-05 | 2,18828E-05 | 16 |
-0,002617204 | 2,18828E-05 | 1,55121E-05 | 100 | |||
1 | ||||||
0,16690155 | -0,002 | -0,000716 | 16 | 0,059432144 | ||
100 |
оценка дисперсионного прогноза
нижняя граница | 1,7 |
верхняя граница | 2,895 |
Таким образом, 95% интервал доверия для прогноза матожидания рентабельности имеет вид 1,7
2,895.7.3 Доверительный интервал для прогноза рентабельности