Магазины к | Исходные данные | Расчетные операции | ||||||
3,1 | 0,2 | 0,1 | 0,04 | 0,02 | 0,62 | 0,01 | 0,31 | |
3,1 | 0,1 | 0,1 | 0,01 | 0,01 | 0,31 | 0,01 | 0,31 | |
5,0 | 0,4 | 1,0 | 0,16 | 0,40 | 2,00 | 1,00 | 5,00 | |
4,4 | 0,2 | 0,2 | 0,04 | 0,04 | 0,88 | 0,04 | 0,88 | |
4,4 | 0,1 | 0,6 | 0,01 | 0,06 | 0,44 | 0,36 | 2,64 | |
Итого | 20,0 | 1,0 | 2,0 | 0,26 | 0,53 | 4,25 | 1,42 | 9,14 |
По итоговой строке предварительно рассчитываем средние величины:
; ;
средние квадратические отклонения:
; ;
и коэффициенты вариации:
.
Согласно (19), образуется СНУ:
.
Решение СНУ с помощью метода обратной матрицы по (21) дает коэффициенты уравнения регрессии:
.
Нестандартизованное (натуральное) уравнение линейной регрессии имеет вид:
.
Коэффициенты этого уравнения показывают, что при изменении фактора на 1 тыс. человек или фактора на 100 кв. м товарооборот у изменится в среднем соответственно на и условных денежных единиц, а при нулевых значениях и составит в среднем условных денежных единиц.
Хотя , нельзя говорить, что фактор сильнее воздействует на у, чем , так как оба они - разноизмеряемые. Для их сопоставления надо построить стандартизованное (нормированное) уравнение регрессии (28)
.
Если каждый фактор изменится на одно свое нормированное отклонение и при неизменности другого фактора, то товарооборот у изменится соответственно на и своего нормированного отклонения . Так как все - безразличные величины и , то фактор сильнее воздействует на у, чем а именно в раза.
Другие факторные показатели (29) рассчитаны в табл. 12.10. При этом используются парные коэффициенты корреляции , полученные ранее в табл. 12.2 раздела 12.2.