- •Факторы урожайности зерновых культур
- •Матрица корреляционных коэффициентов
- •Модель, включающая х1 и х4:
- •Модель, включающая х2 и х4:
- •Модель, включающая х3 и х4:
- •Модель, включающая х4 и х5
- •Коэффициенты трехфакторной (х1,х3,х4) модели
- •Коэффициенты трехфакторной (х2,х3,х4) модели
- •Коэффициенты трехфакторной (х3,х4,х5) модели
- •Коэффициенты модели, полученной методом пошаговой регрессии
Коэффициенты трехфакторной (х2,х3,х4) модели
Таблица №11
|
B |
Среднее квадратичное отклонение (σ) |
t(16) |
p-level |
Константа |
6,383462 |
4,27096 |
1,494619 |
0,154474 |
X2 |
3,539483 |
16,45057 |
0,215159 |
0,832362 |
X3 |
0,229068 |
0,27799 |
0,824018 |
0,422043 |
X4 |
3,474356 |
1,10349 |
3,148502 |
0,006215 |
Коэффициент корелляции: r = 0, 69560067
Коэффициент детерминации: R2 = 0, 48386029
Скорректированный коэффициент детерминации: R2 = 0, 38708409
Коэффициенты трехфакторной (х3,х4,х5) модели
Таблица №12
|
B |
Среднее квадратичное отклонение (σ) |
t(16) |
p-level |
Константа |
7,40758 |
0,686451 |
10,79112 |
0,000000 |
X3 |
0,31263 |
0,136322 |
2,29333 |
0,035710 |
X4 |
4,03382 |
1,342319 |
3,00511 |
0,008390 |
X5 |
-1,64331 |
2,310312 |
-0,71129 |
0,487144 |
Коэффициент корелляции: r = 0, 70585644
Коэффициент детерминации: R2 = 0, 49823331
Скорректированный коэффициент детерминации: R2 = 0, 40415205
Вывод: в результате анализа статистически значимую трехфакторную модель выявить не получилось. Все полученные модели незначимы и неадекватны, поэтому не могут использоваться для дальнейшего анализа. Следовательно, не имеет смысла переходить к четырехфакторной, остановимся на 2-х факторной.
Сравним модель пошаговой регрессии с моделью, полученной исследовательским путем.
Коэффициенты модели, полученной методом пошаговой регрессии
Таблица №13
|
B |
Среднее квадратичное отклонение (σ) |
t(17) |
p-level |
Константа |
7,290812 |
0,656777 |
11,10090 |
0,000000 |
X3 |
0,281812 |
0,127361 |
2,21271 |
0,040889 |
X4 |
3,474635 |
1,072094 |
3,24098 |
0,004804 |
Коэффициент корелляции: r = 0, 69452640
Коэффициент детерминации: R2 = 0, 48236693
Скорректированный коэффициент детерминации: R2 = 0, 42146892
Таким образом, модель по пошаговой регрессии идентична той, что получена в ходе исследования, что доказывает ее значимость и адекватность. Она может использоваться для дальнейшего экономического анализа. Y=7,290812+ 0,281812х3 + 3,474635х4
Выводы
В данной модели самым значимым является фактор количества удобрений (Х4). Факторы Х1, Х2, Х3 мультиколлинеарны и не могут быть использованы одновременно в модели, используемой для анализа и прогнозирования. Все трехфакторные модели оказались не значимы, и их не целесообразно использовать.