вероятностью 0.9 среднее значение результирующего показателя находится в пределах:
т.е.
или .
. Проверяем построенное уравнение на наличие мультиколлинеарности.
Наличие мультиколлинеарности факторов может означать, что некоторые факторы будут всегда действовать в унисон. В результате вариация в исходных данных перестает быть полностью независимой и нельзя оценить воздействие каждого фактора в отдельности. Чем сильнее мультиколлинеарность факторов, тем менее надежна оценка распределения суммы объясненной вариации по отдельным факторам с помощью метода наименьших квадратов.
Выше мы определили, что коэффициент корреляции между x1 и x2 составляет 0,773. Значимость данного коэффициента корреляции составляет:
По таблице Стьюдента находим:
Поскольку , следовательно, факторы неколлинеарны и их можно включить в модель.
Кризис в России 1998 года, его причины и последствия
Явление
как кризис, одно из самых губительных для экономики государства, способное
вывести из строя весь государственный аппарат, поэтому всегда стоить помнить о
подобном опыте прошлого, чтобы избежать его. Период после распада Советского
Союза является для нашей страны одним из самых тяжелых в современной ис ...
Механизмы экономического управления предприятием
В разработку программного обеспечения следует вкладывать немалые усилия,
так как именно правильно разработанное ПО определяет эффективность производства
предприятия. Программное обеспечение также используется на всех компьютерах
предприятия, так что без него процесс функционирования предприятия невозможен.
Важн ...