Линейной модели парной регрессии
| №п/п | 
| 
| 
| 
| xy | 
| 
| 
|
| 42,8264 | -43,633 | 1903,8678 | ||||||
| 56,6433 | -43,633 | 1903,8678 | ||||||
| 56,6433 | -42,633 | 1817,6011 | ||||||
| 70,4601 | -32,633 | 1064,9344 | ||||||
| 70,4601 | -29,633 | 878,13444 | ||||||
| 70,4601 | -37,633 | 1416,2678 | ||||||
| 70,4601 | -34,633 | 1199,4678 | ||||||
| 70,4601 | -35,633 | 1269,7344 | ||||||
| 84,277 | -27,633 | 763,60111 | ||||||
| 84,277 | -22,633 | 512,26778 | ||||||
| 84,277 | -17,633 | 310,93444 | ||||||
| 84,277 | 12,3667 | 152,93444 | ||||||
| 84,277 | -24,633 | 606,80111 | ||||||
| 84,277 | -7,6333 | 58,267778 | ||||||
| 84,277 | -20,633 | 425,73444 | ||||||
| 84,277 | -22,633 | 512,26778 | ||||||
| 84,277 | -19,633 | 385,46778 | ||||||
| 84,277 | -15,633 | 244,40111 | ||||||
| 98,0939 | 27,3667 | 748,93444 | ||||||
| 98,0939 | -7,6333 | 58,267778 | ||||||
| 98,0939 | -22,633 | 512,26778 | ||||||
| 98,0939 | 23,3667 | 546,00111 | ||||||
| 111,911 | 34,3667 | 1181,0678 | ||||||
| 125,728 | 40,3667 | 1629,4678 | ||||||
| 125,728 | 34,3667 | 1181,0678 | ||||||
| 125,728 | 51,3667 | 2638,5344 | ||||||
| 153,361 | 56,3667 | 3177,2011 | ||||||
| 167,178 | 67,3667 | 4538,2678 | ||||||
| 167,178 | 74,3667 | 5530,4011 | ||||||
| 208,629 | 87,3667 | 7632,9344 | ||||||
| Всего | 39511, | 44800,967 | ||||||
| Среднее | 209,67 | 97,6333 | 11025,6 | 21423,7 | - | - | - |
Расчет коэффициентов уравнения регрессии на основе данных табл.2.2:
= 97,63-1,382∙209,67= -192,1
Вывод. Линейная регрессионная модель связи изучаемых признаков имеет вид уравнения
Коэффициент регрессии 
показывает, что при увеличении факторного признака Выручка от продажи продукциина 1 млн руб. значение результативного признака Прибыль от продажи продукции увеличивается в среднем на 
млн руб.
3. Проверка уравнения регрессии на адекватность[2].
1. Оценка практической пригодности построенной модели связи
по величине коэффициента детерминации R2.
Расчет R2:
Вывод. Поскольку R2 > 0,5, построенная регрессионная модель связи признаков пригодна для практического применения.
2. Оценка статистической значимости (неслучайности) коэффициента R2по F-критерию Р.Фишера рассчитывается по формуле:
где m – число коэффициентов уравнения регрессии (параметров уравнения регрессии), n- число наблюдений.
Расчет значения F при n=30, m=2:
= 209,3
Табличное (критическое) значение F-критерия Fтабл имеет общий вид 
, где 
- уровень значимости, m– число коэффициентов уравнения регрессии. При уровне значимости 
0,05 и m=2
Так как Fрасч>Fтабл, то величина найденного коэффициента детерминации R2.признается неслучайной с вероятностью 0,95.
Вывод. Построенное уравнение регрессии 
можно считать адекватным с надежностью 95%.
Расчет коэффициента эластичности
%
Вывод. Величина коэффициента эластичности 
% показывает, что при увеличении факторного признака Выручка от продажи продукции на 1% значение результативного признакаПрибыль от продажи продукции увеличивается в среднем на 2,97%.
Образец выполнения задания 3
Значения параметров, необходимых для решения задачи и рассчитанных в задании 1, представлены в табл. 3.1:
Таблица 3.1
| Р | t | n | N | 
| 
|
| 0,954 | 2,0 | 617,6 |