Вказівки до лаб_2010

кожна з яких адекватна до результатів спостережень на рівні α = 0,05 , проте

рівняння регресії yˆ = 2,01+ 0,75x1 краще описує зміну середнього значення змінної Y , позаяк для нього p -значення 4,1×10−5 менше за p -значення 0,00025

для рівняння регресії yˆ = −8,88 +1,49x2 .

Тепер від „найкращого” з адекватних лінеаризованих рівнянь регресії yˆ = 2,01+ 0,75x1

потрібно повернутись до множинної нелінійної регресії: e2,01 » 7,46 і тому

наки пояснюється регресією; решта 12,3 % припадає на варіацію не врахованих у моделі випадкових факторів.

91

ЛІТЕРАТУРА

1.Колемаев В. А. Теория вероятностей и математическая статистика / Ко-

лемаев В. А., Староверов О. В., Турундаевский В. Б. – М.: Высш. школа, 1991. – 400 с.

2.Копич І. М. Елементи теорії ймовірностей і математичної статистики:

теорія та практикум / Копич І. М., Сороківський В. М. – Львів: Вид.-во ЛКА, 2001. – 336 с.

3.Копич І. М. Елементи теорії ймовірностей та математичної статистики /

Копич І. М. – Львів: Коопосвіта, 1997. – 200 с.

4.Костирко В. С. Основи роботи з пакетом MS Excel / Костирко В. С., Сулим М. В. – Львів: Вид.-во ЛКА, 2002. – 84 с.

5.Математична статистика: лабораторний практикум для студентів еко-

номічних спеціальностей / [за заг. ред. Ю. К. Рудавського]. – Львів: Вид.-во Національного університету “Львівська політехніка”, 2001. – 76 с.

6.Минько А. А. Статистический анализ в MS Excel / Минько А.А. – М.: Изд.

дом “Вильямс”, 2004. – 448 с.

7.Статистика для менеджеров с использованием Microsoft Excel / [Левин Д.,

Стефан Д., Кребиль Т. С., Беренсон М. Л.]. – М.: Изд. дом “Вильямс”, 2004. – 1312 с.

8.Теорія ймовірностей для економістів / [Копич І. М., Копитко Б. І., Со-

роківський В. М. та ін.] – Львів: Вид.-во ЛКА, 2008. – 351 с.

9.Фещур Р. В. Статистика. Теоретичні засади і прикладні аспекти / Фе-

щур Р. В., Барвінський А. Ф., Кічор В. П. – Львів: Інтелект-Захід, 2003. – 575 с.

92