Прогнозирование на основе парного регрессионно-корреляционного анализа

На основе исходных данных с помощью регрессионного анализа была построена множественная регрессия. Основные данные в таблице 2.3.1.

Таблиц 2.3.2.

Показатели множественной регрессии.

Используя коэффициенты регрессии, мы построили модельные суммы продаж. Ниже представлены графики исходного модельного значения.

Рисунок 2.3.7 Реальные и модельные значения Контрольное задание 2.4.

Таблиц 2.4.1.

Показатели множественной регрессии.

Как видно из таблицы 2.4.1. Наибольшую t-статистику имеют 1 и 4 факторы, это значит, что они больше всего влияют на y. Также была построена корреляционная зависимость между y и факторами. Результаты подтвердили t-статистику, т.к. наивысшие частные коэффициенты корреляции имеют первый признак (0,65) и четвертый (0,82).

Исходя из этих двух анализов можно сделать вывод, что 1 и 4 факторы оказывает главное влияние на y.