Построение трендовых моделей и прогнозирование результатов будующих периодов
Х1=89,12270+0,00034*T4
Multipl R2=0,36351875 - коэффициент детерминации совсем не близок к 1 следовательно уравнение не качественное.
|
Durbin-Watson d (Spreadsheet1) and serial correlation of residuals | |||
|
Durbin- Watson d |
Serial Corr. | ||
|
Estimate |
2,435416 |
-0,255076 | |
Коэффициент Durbin-Watson= 2,435416, то есть близок к 2 следовательно автокорреляции нет, и остатки независимы между собой.
Характеристики уравнения не удовлетворяют условию нормальности, по этому на мой взгляд, не имеет смысла делать прогноз на будущий период.
2.3 Построим трендовую модель для Х2(затраты на наружную рекламу в тыс. руб ) и T(номер наблюдения)
Х2=-12,0434-0,1776*T2+84,8512\T+7,3503*T
|
Regression Summary for Dependent Variable: X2 (Spreadsheet1) R= ,68649810 R?= ,47127964 Adjusted R?= ,39197159 F(3,20)=5,9424 p<,00455 Std.Error of estimate: 14,304 | |||||||
|
Beta |
Std.Err.of Beta |
B |
Std.Err. of B |
t(20) |
p-level | ||
|
Intercept |
-12,0434 |
20,96019 |
-0,57458 |
0,571981 | |||
|
V2**2 |
-1,76343 |
0,959260 |
-0,1776 |
0,09664 |
-1,83832 |
0,080915 | |
|
1/V2 |
0,96934 |
0,314012 |
84,8512 |
27,48697 |
3,08696 |
0,005814 | |
|
T |
2,83339 |
1,104995 |
7,3503 |
2,86657 |
2,56416 |
0,018504 | |
