Багатофакторна лінійна регресійна модель

     Отримаємо наступні значення:

     Якщо, >10%, то оцінка є зміщена, тобто наявна систематична помилка.

     Оскільки, Vа0 і Vа2 >10%, то є наявність систематичних помилок.

3. Знаходимо коефіцієнт множинної кореляції:

                                                      (3) 
 

     Значення  коефіцієнта кореляції вказує на відносну щільність зв’язку між х та у.

     Підставивши значення, отримаємо такі коефіцієнти  множинної кореляції:

r₁ = 0,25385604    

r₂ = 0,169579438

4. Розраховуємо коефіцієнт множинної детермінації R² за формулою:

                                                    (4) 

     Отримаємо наступне значення коефіцієнта детермінації:

5. Розраховуємо оцінений (скоректований) коефіцієнт детермінації за формулою:

                           ()                           (5) 

     Отримаємо наступне значення оціненого коефіцієнта  детермінації:

6. Обчислимо частинний коефіцієнт кореляції  за формулою:

                                                        (6)

     Отримаємо наступні значення частинних коефіцієнтів кореляції:

     r_1(*) = 0

     r_2(*) = 0 
 

     Висновки 

     Економетрична модель дає кількісну оцінку кореляційно-регресійного зв’язку між економічними показниками, один чи кілька з яких є залежними, а решта — незалежними змінними. 

     Побудова  економетричної моделі базується на єдності двох аспектів — теоретичного, якісного аналізу та аналізу емпіричної інформації.

Значення коефіцієнтів множинної кореляції r₁ = 0,25385604 та  r₂ = 0,169579438 вказує на те, що зв’язок між показником у та фактором х є прямим (r_1,2 >0) та слабким (r_1,2 →0).

     Коефіцієнт  множинної детермінації – це частина  дисперсії, що пояснюється регресією. Цей коефіцієнт вказує на відносну силу дії фактора х на показник у. Оскільки = 0,015612229, а отже, наближається до 0, модель є неадекватною.

     Враховуючи  вищенаведені положення, можна зробити  висновок, що створена модель є неадекватною реальній дійсності.