Нужна помощь в написании работы?

По значениям характеристик, рассчитанных в пп. 4, 5 и данном пункте, выбрать лучшее уравнение регрессии и дать его обоснование.

Линейная регрессия.

где

уравнение статистически не значимо

Степенная регрессия.

где

уравнение статистически не значимо

Экспоненциальная регрессия.

Внимание!
Если вам нужна помощь в написании работы, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 авторов готовы помочь вам прямо сейчас. Бесплатные корректировки и доработки. Узнайте стоимость своей работы.

где

уравнение статистически не значимо

Полулогарифмическая регрессия.

где

уравнение статистически не значимо

Гиперболическая регрессия.

где

уравнение статистически не значимо

Обратная регрессия.

где

уравнение статистически не значимо

Для всех регрессий , из чего следует, что уравнения регрессии статистически не значимы.

Вид регрессии

Уравнение регрессии

Коэффициент эластичности

Ошибка аппроксимации

F-критерий

Линейная

y=232,52-0,036x

-0,0305

2,49%

0,110

Степенная

-0,0416

2,5%

0,199

Обратная

-0,0275

2,49%

0,0115

Полулогарифмическая

y=276,99-9,764*Lnx

-0,0433

2,5%

0,197

Гиперболическая

-0,9996

2,5%

0,310

Экспоненциальная

y = e5,447 *e-0,00015x

-0,0290

2,5%

0,11

Наибольшее значение коэффициента эластичности и критерия Фишера имеет гиперболическая модель, это значит, что она имеет самую большую силу связи между фактором и результатом и уравнение более статистически значимо чем остальные, значит ее можно взять в качестве лучшей для построения прогноза.

Поделись с друзьями