|
144 Г1о таблице можно сделать вывод о наличие корреляции между количеством клиентов и объемом спроса, обусловленных сезонными продажами, следовательно, один из этих факторов нужно исключить из модели. Таким фактором будет количество клиентов, поскольку он имеет более тесную связь с другими независимыми переменными. Далее все оставшиеся факторы расположим в порядке убывания коэффициента корреляции с результирующей переменной У и путем последовательного включения в модель каждого из этих факторов проследим изменение коэффициента детерминации и множественной корреляции (табл. 3.7). Таблица 3.7 Показатели обоснованности включения факторов в модель Показатель Объем спроса, обусловленный сезонными продажами, уп. Спрос в, аналогичный месяц год назад, уп. Объем спроса, приходящийся на пик потребления (н-р вследствии эпидемии), уп. 1 /Цена на товар, у.е. за уп. Объем дефицита, уп. Коэффициент множественной корреляции 0,67646317 0,748605474 0,944353467 0,94462521 0,9452322 Коэффициент детерминации 0,457602421 0,560410155 0,89180347 0,892316788 0,8934639 Таким образом, включение в модель таких факторов, как цена на товар и объем дефицит не приводит к изменению качества подбора функциональной зависимости объема спроса от всех остальных факторов, поэтому данные переменные можно исключить из модели. В результате получена достаточно тесная линейная зависимость (о чем свидетельствует коэффициент детерминации, равный 0,89) объема продаж фармацевтического препарата Кеторол / табл. №30 от трех основных факторов, которая в аналитическом виде представлена в виде следующего уравнения рецессии: У = 8530,41+1,66х,+0,49х2+3,53х3 (87) |
Таблица 3.6 Показатели парной корреляции и интеркорреляции факторов У XI Х2 ХЗ Х4 Х5 Х6 V 1 XI 0.625537 1 Х2 0,41974 0,365438 1 ХЗ 0.143132 -0.07779 -0.13291 1 Х4 6,581254 -0.00975 0.262873 0,304519 1 Х5 0,673717 0,515319 0,170522 -0.06699 0,01825 1 Х6 0.870076 0,587918 0.32478 0,250447 0.529308 0.754476 1 По таблице можно сделать вывод о наличии корреляции между количеством клиентов и объемом спроса, обусловленных предпраздничными и сезонными продажами, следовательно, один из этих факторов нужно исключить из модели. Таким фактором будет количество клиентов, поскольку он имеет более тесную связь с другими независимыми переменными. Далее все оставшиеся факторы расположим в порядке убывания коэффициента корреляции с результирующей переменной У и путем последовательного включения в модель каждого из этих факторов проследим изменение коэффициента детерминации и множественной корреляции (табл.3.7). Таблица 3.7 Показатели обоснованности включения факторов в модель Показатель Объем спроса, обусловленный предпраздничными и сезонными продажами Спрос в аналогичный месяц год назад, уп. Объем спроса, приходящийся на рекламные акции, уп. 1/Цена на товар, руб. за уп. Объем дефицита, уп. Коэффициент множественной корреляции 0,673717 0.747926 0.944297657 0.945687 0,94666 Коэффициент детерминации 0.453895 0,559393 0,891698084 0.894324 0.896166 Таким образом, включение в модель таких факторов, как цена на товар и объем дефицита не приводит к изменению качества подбора функциональной зависимости объема спроса от всех остальных факторов, поэтому данные переменные можно исключить из модели. В результате получена достаточно тесная линейная зависимость (о чем свидетельствует коэффициент детерминации, равный 0,89) объема продаж пива Согопа 108 |