Какая из Х- переменных оказывает наибольшее влияние на Y? Поскольку все коэффициенты регрессии b1, b2, …, bk могут быть выражены в разных единицах измерения, непосредственное их сравнение весьма затруднительно: небольшой коэффициент может на самом деле оказаться более важным, чем большой. Короче говоря, здесь мы имеем дело с классической проблемой "попытки сравнения яблок и апельсинов".
Коэффициент регрессии bi указывает влияние изменения Xi на переменную Y, когда все другие Х- переменные остаются неизменными. Коэффициент регрессии bi измеряется в единицах измерения Y на одну единицу измерения Xi. Если, например, Y представляет собой объем продаж в долларовом выражении, a X1 — количество торгового персонала, то b1 выражается в количестве долларов (объем продаж) на одного человека. Допустим, что следующий коэффициент регрессии, b2, выражается в количестве долларов (объем продаж) на суммарный километраж рабочих поездок торговых представителей компании. Непосредственное сравнение b1 и b2 не позволит нам ответить на вопрос, какой из этих двух факторов (уровень торгового персонала или командировочные расходы компании) оказывает большее влияние на объем продаж, потому что разные единицы измерения (доллары на человека и доллары на километр) непосредственно сравнивать нельзя.
!!! Коэффициент эластичности (E), вернее частный коэффициент эластичности для каждого фактора-аргумента (объясняющей переменной) - Ei , который вычисляется для линейных регрессионных моделей как
Ei = bi ´ Xi / Y,
показывает на сколько процентов изменится Y при изменении Xi на один процент. На наш взгляд, именно этот показатель, избегая разноименности коэффициентов регрессии, позволяет наиболее точно определить степень влияния различных факторов-аргументов на результативный признак, т.е. на Y.
В нашем примере с тарифами на размещение рекламы
E1 = b1 ´ X1 / Y = 3,788 ´ 10913 / 83534 = 0,495;
E2 = b2 ´ X2 / Y =(-123,634) ´ 39,7 / 83534 = -0,059;
E3 = b3 ´ X3 / Y =0,903 ´ 47710 / 83534 = 0,516;
Поскольку наибольшее абсолютное значение частного коэффициента эластичности наблюдается у третьего фактора (X3), характеризующего медиану дохода потенциальных читателей, то можно с определенной вероятностью утверждать, что именно он оказывает наибольшее влияние на цену одной рекламной страницы в исследуемой группе журналов. Не следует, однако, пренебрегать и влиянием первого фактора (X1) – размеру читательской аудитории. Абсолютное значение коэффициента «аудиторной эластичности» (0,495) не намного уступает коэффициенту «подоходной эластичности» (0,516).
Поможем написать любую работу на аналогичную тему