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.
Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности предприятия ООО СибКрепМаркет
производительность основной фонд затрата
В
условиях многогранности и сложности экономических отношений между
хозяйствующими субъектами существенно возрастают приоритетность и роль
экономического анализа, основным содержанием которого является комплексное
системное исследование механизма финансовой стабильности и ф ...
Инфляция сущность, формы и виды
Инфляция - одна из ключевых
проблем современной российской экономики, на решение которой обращалось
первоочередное внимание государственных органов в 90-е годы XX века. В начале
XXI века в условиях стабилизации экономики и наметившегося экономического роста
проблема инфляции не только не утратила своего значения, ...