вероятностью 0.9 среднее значение результирующего показателя находится в пределах:
т.е.
или .
. Проверяем построенное уравнение на наличие мультиколлинеарности.
Наличие мультиколлинеарности факторов может означать, что некоторые факторы будут всегда действовать в унисон. В результате вариация в исходных данных перестает быть полностью независимой и нельзя оценить воздействие каждого фактора в отдельности. Чем сильнее мультиколлинеарность факторов, тем менее надежна оценка распределения суммы объясненной вариации по отдельным факторам с помощью метода наименьших квадратов.
Выше мы определили, что коэффициент корреляции между x1 и x2 составляет 0,773. Значимость данного коэффициента корреляции составляет:
По таблице Стьюдента находим:
Поскольку , следовательно, факторы неколлинеарны и их можно включить в модель.
Калькуляция себестоимости продукции
Понятие калькулирование из-за его многогранности, вызывает большой
интерес ученых и практиков. Отношение к калькулированию как к совокупности
приемов аналитического учета затрат на производство и исчисления себестоимости
продукции, с одной стороны, как к составной части производственного учета с
другой, - свидете ...
Инновации и их влияние на динамику развития экономики
На макроуровне под совокупным экономическим потенциалом понимается
максимально возможная способность национальной экономики производить товары и
услуги в соответствии с запросами внутреннего и внешнего рынков.
Объемы и структура, технический уровень производства и
потребления, качество товаров и услуг во всех с ...