Расчет параметров приведенной формы модели
Приведенная форма имеет вид:
Так как в модели нет свободного члена, следовательно, уравнения в системе записаны в стандартизованном виде.
Найдем коэффициенты каждого уравнения приведенной формы 
Рис.1 Результаты множественной регрессии для уравнения 1
Рис. 2 Подробные результаты для множественной регрессии для уравнения 1
С11 = 0,770948
С12 = 1,641867
Аналогичным образом получим коэффициенты для уравнения (2).
Рис.3 Результаты множественной регрессии для уравнения 2
Рис. 4 Подробные результаты для множественной регрессии для уравнения 2
С21 = 0,226519
С22 = 1,192743
После подстановки коэффициентов получили уравнения:
y1=0,770948*x1+1,641867*x2
y2=0,226519*x1+1,192743*x2
Экономическая интерпретация.
Приведенная форма модели может быть использована для прогнозирования, а ее параметры отражают непосредственное и косвенное влияние соответствующих факторов.
Параметр С11 = 0,770948 отражает непосредственное и косвенное влияние доходов населения на Годовое потребление свинины
Параметр С12 = 1,641867 отражает непосредственное и косвенное влияние расходов по обработке мяса на оптовую цену.
Оценка значимости приведенной формы модели.
Для уравнения: y1=0,770948*x1+1,641867*x2
1. Коэффициент детерминации В=0,91;
2. Скорректированный коэффициент детерминации В*=0,89 т.е. количество авиарейсов (у1) определяется объясняющими переменными на 89%;
3. Коэффициент множественной корреляции r=0,96, т.е. связь между объясняющими переменными и у1 сильная;
4. Расчетная F-статистика F(2,7)=36,86, где k1 =2-количество независимых переменных (х1 и х2), k2 = n - m -1=10-2-1=7. Fтабл. (2,7)=4,74. Видно, что Fрасч. > Fтабл. Значит гипотезу Н0 о статистической незначимости параметров уравнения отвергаем;
5. Стандартная ошибка аппроксимации ԑ =8,86%< 10%, т.е. она является удовлетворительной.
Следовательно, первое уравнение приведенной формы модели является значимым.
Для уравнения (рис. 4): 212011,1038,0ˆxxy
6. Коэффициент детерминации В=0,98;
7. Скорректированный коэффициент детерминации В*=0,97 т.е. продажа авиабилетов (у2) определяется объясняющими переменными на 97%;
8. Коэффициент множественной корреляции r=0,99, т.е связь между объясняющими переменными и у2 сильная;
9. Расчетная F-статистика F(2,7)=150,88; F табл. (2,7)=4,74. Видно, что Fрасч. > Fтабл. Значит гипотезу Н0 о статистической незначимости параметров уравнения отвергаем;
Таблица значений критерия Фишера (F-критерия)
10. Стандартная ошибка аппроксимации ԑ =64,33%> 10%, т.е. она не является удовлетворительной.
Следовательно, второе уравнение приведенной формы модели является значимым.
Так как оба уравнения значимы, то и модель в целом является значимой.
Расчет параметров структурной формы модели.
Тогда структурная форма модели будет иметь вид:
Вывод: в результате лабораторной работы были получены две модели. Проведя анализ можно сделать два заключения:
Приведенная форма модели может быть использована для прогнозирования, а ее параметры отражают непосредственное и косвенное влияние соответствующих факторов.
Структурная форма из-за наличия совместно зависимых переменных (y1 и y2) для прогнозирования использоваться не может, но ее параметры отражают непосредственное влияние независимых переменных.