Линейной модели парной регрессии.
| №п/п | 
| 
| 
| 
| 
| 
| 
| 
|
| 63,2807215 | 357,21 | 92,5305182 | ||||||
| 65,7057497 | 357,21 | 51,7572371 | ||||||
| 65,7057497 | 320,41 | 51,7572371 | ||||||
| 68,1307779 | 62,41 | 22,7454794 | ||||||
| 68,1307779 | 24,01 | 22,7454794 | ||||||
| 68,1307779 | 166,41 | 22,7454794 | ||||||
| 68,1307779 | 98,01 | 22,7454794 | ||||||
| 68,1307779 | 118,81 | 22,7454794 | ||||||
| 70,5558061 | 8,41 | 5,4952451 | ||||||
| 70,5558061 | 4,41 | 5,4952451 | ||||||
| 70,5558061 | 50,41 | 5,4952451 | ||||||
| 70,5558061 | 8,41 | 5,4952451 | ||||||
| 70,5558061 | 4,41 | 5,4952451 | ||||||
| 70,5558061 | 0,01 | 5,4952451 | ||||||
| 70,5558061 | 292,41 | 5,4952451 | ||||||
| 70,5558061 | 9,61 | 5,4952451 | ||||||
| 70,5558061 | 4,41 | 5,4952451 | ||||||
| 70,5558061 | 16,81 | 5,4952451 | ||||||
| 72,9808343 | 4,41 | 0,00653418 | ||||||
| 72,9808343 | 26,01 | 0,00653418 | ||||||
| 72,9808343 | 4,41 | 0,00653418 | ||||||
| 72,9808343 | 8,41 | 0,00653418 | ||||||
| 75,4058625 | 26,01 | 6,27934666 | ||||||
| 77,8308906 | 65,61 | 24,3136825 | ||||||
| 77,8308906 | 50,41 | 24,3136825 | ||||||
| 77,8308906 | 50,41 | 24,3136825 | ||||||
| 82,680947 | 50,41 | 95,6669245 | ||||||
| 85,1059752 | 146,41 | 148,985831 | ||||||
| 85,1059752 | 50,41 | 148,985831 | ||||||
| 92,3810598 | 102,01 | 379,511689 | ||||||
| Итого | 2488,7 | 1217,12165 | ||||||
| Среднее | 209,67 | 72,9 | 5397,36667 | - | 82,9566667 | 40,5707215 |
Расчет коэффициентов уравнения регрессии на основе данных табл.2.2:
= 72,9 - 0,243∙209,67= 21,950
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. Критерий практической пригодности модели связи R2 > 0,5 не выполняется. Однако поскольку значение R2 практически совпадает с 0,5, можно считать, что построенное регрессионное уравнение в достаточной мере отражает фактическую зависимость признаков и пригодно 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:
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 0,7%.
Образец выполнения задания 3
Значения параметров, необходимых для решения задачи и рассчитанных в задании 1, представлены в табл. 3.1:
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 |