С включенным фактором времени

Построим уравнение регрессии, включив в него фактор времени.

ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный R	0,998347903
R-квадрат	0,996698535
Нормированный R-квадрат	0,994497558
Стандартная ошибка	0,655825836
Наблюдения
Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия		389,5430108	194,7715	452,8437	0,0001
Остаток		1,290322581	0,430108
Итого		390,8333333
	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение
Y-пересечение	-5,419354839	25,73678769	-0,21057	0,8467152
Доход, % к 1985 г	0,322580645	0,269890331	1,195229	0,3178675
год	3,516129032	1,014634504	3,465414	0,0404807
ВЫВОД ОСТАТКА
Наблюдение	Предсказанное Расход, руб	Остатки
	30,35483871	-0,35483871	0,125911
	34,83870968	0,161290323	0,026015	0,2663892
		-7,1054E-15	5,05E-29	0,0260146
	43,80645161	0,193548387	0,037461	0,037461
	49,25806452	0,741935484	0,550468	0,3007284
	53,74193548	-0,74193548	0,550468	2,201873
			1,290323	2,8324662

 

Выводы:

Ø Уравнение достоверно на 99,67%.

Ø Статистика критерия Фишера – 452,84; значимость F – 0,0001, что не превышает допустимый уровень значимости 0,05. Уравнение в целом признаем значимым.

Ø Из коэффициентов регрессии можно признать значимым только , только у него допустимый уровень ошибки (0,04< 0,05). Можно делать вывод том, что с каждым годом расход на данный товар увеличивается в среднем на 3,52 руб.

Ø Коэффициенты автокорреляции остатков

r1	r2
-0,61008	-0,24304

 

Ø Статистика Дарбина-Уотсона . Критические значения критерия . Выполняется неравенство , поэтому переходим к значению . Так как , автокорреляция в остатках регрессии отсутствует.