S 16.4. ПРЕДСКАЗАНИЯ И ПРОГНОЗЫ НА ОСНОВЕ ЛИНЕЙНОЙ МОДЕЛИ РЕГРЕССИИ
Пример 83. Найдем ожидаемое значение себестоимости у при выпуске продукции х = 5,5 тыс. шт.
у= 2,12-0,11*.
Тогда Я5,5) = 2,12 - 0,11X5,5 =1,515 тыс. руб.
Задача 83. Найти ожидаемое значение еженедельного объема продажу при расходах на рекламу х = 5,5 тыс. руб. в задаче 81.
Замечание. Для прогноза значений переменной у можно воспользоваться статистической функцией ТЕНДЕНЦИЯ (изв_знач_у; изв_знач_х; нов_знач_х; константа) мастера функций fx пакета Excel. Новзначх — это ссылка на ячейки, содержащие значения переменной х, для которых ищется прогноз. Если необязательный аргумент константа = 0, то коэффициент а = 0. По известным значениям переменных х, у функция сама подбирает уравнение прямой линии и дает прогноз. Функцию ТЕНДЕНЦИЯ можно использовать и в случае множественной линейной регрессии. Для парной линейной регрессии можно воспользоваться и статистической функцией ПРЕДСКАЗ {х; изв_знач_у; изв_знач_х), где х — это значение переменной х, для которого ищется прогноз.
§ 16.5. ОСНОВНЫЕ ПРЕДПОСЫЛКИ МОДЕЛИ ПАРНОЙ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ
Еще по теме S 16.4. ПРЕДСКАЗАНИЯ И ПРОГНОЗЫ НА ОСНОВЕ ЛИНЕЙНОЙ МОДЕЛИ РЕГРЕССИИ:
- 13.1. ОСНОВЫ ЦЕНОВОЙ МОДЕЛИ РЫНКА КАПИТАЛА
- 5.5.Прогнозирование на основе эконометрической модели
- ПРОВЕРКА ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЦИКЛОВ
- УПРОЩЕННЫЙ ВАРИАНТ МОДЕЛИ ХЕНОНА
- НЕКОТОРЫЕ ИТОГОВЫЕ ЗАМЕЧАНИЯ
- ПРИМЕЧАНИЯ
- Линейная регрессия
- 11.2.1. Понятие и методологические основы криминалистического прогнозирования.
- 6.5. МОДЕЛЬ ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ АКТИВОВ КАПИТАЛА 6.5.1. Основы ценовой модели рынка капитала
- 15.3. Ценообразование опционов на основе биномиальной модели
- S 16.4. ПРЕДСКАЗАНИЯ И ПРОГНОЗЫ НА ОСНОВЕ ЛИНЕЙНОЙ МОДЕЛИ РЕГРЕССИИ