Elaborarea modelului de regresie

Elaborarea modelului de regresie

Prin elaborarea modelului de regresie cu ajutorul programului SYSTAT se urmareste estimarea influentei numarului de angajati si a numarului de comenzi lunare asupra volumului vanzarilor pentru cele doua centre de desfacere .Pentru stabilirea modelului de regresie vom folosi modelul de analiza dispersionala Anova in care "valoarea vanzarilor" este variabila dependenta iar "nivelul pretului de desfacere" al produselor este variabila independenta . Analiza dispersionala ajuta la stabilirea felului legaturii dintre variabile , pentrutestarea validitatii modelului de regresie stabilit . Pentru a face o analiza corecta a legaturii dintre variabilele stabilite mai sus va trebui sa parcurgem urmatorii pasi :

specificarea modelului de regresie

estimarea parametrilor modelului de regresie

Pentru a determina ceea ce ne dorim vom folosi facilitatea Regrn care ne ajuta la testarea coeficientului din modelul de regresie, care este de tip liniar :

y = ax + b

unde :

y = variabila efect = valoarea vanzarilor

x = variabilafactoriala = nivelul preturilor

a,b - sunt coeficienti necunoscuti a caror valori vor fi date de testul de regresie .

Legatura liniara dintre variabile ne este data de coeficientului de regresie si de graficul functiei obtinut cu ajutorul optiunii Plot din submeniul Graph .

Pentru orasul Bucuresti rezultatele obtinute cu ajutorul produsului SYSTAT sunt urmatoarele :

DEP VAR: VANZARI    N: MULTIPLE R: 0.210 SQUARED MULTIPLE R: 0.044

ADJUSTED SQUARED MULTIPLE R: .000 STANDARD ERROR OF ESTIMATE: 12399.336

VARIABLE COEFFICIENT STD ERROR STD COEF TOLERANCE T P(2 TAIL)

CONSTANT 207493.228 232319.187 0.000 0.893 0.393

PRET -6640.902 9766.991 -0.210 1.000 -0.680 0.512

ANALYSIS OF VARIANCE

SOURCE SUM-OF-SQUARES DF MEAN-SQUARE F-RATIO P

REGRESSION .710770E+08 710770E+08 0.462 0.512

RESIDUAL .153744E+10 153744E+09

Din rezultatele obtinute valorile coeficientilor sunt :

a =207493.228

b = -6640.902

Val. Vanzari = 207493.228* pret - 6640.902

Pentru orasul Giurgiu am obtinut urmatoarele date privind modelul de regresie :

DEP VAR: VANZARI    N: MULTIPLE R: 0.042 SQUARED MULTIPLE R: 0.002

ADJUSTED SQUARED MULTIPLE R: .000 STANDARD ERROR OF ESTIMATE: 46789.604

VARIABLE COEFFICIENT STD ERROR STD COEF TOLERANCE T P(2 TAIL)

CONSTANT 171566.306 876669.775 0.000 . 0.196 0.849

PRET -4899.387 36856.302 -0.042 1.000 -0.133 0.897

ANALYSIS OF VARIANCE

SOURCE SUM-OF-SQUARES DF MEAN-SQUARE F-RATIO P

REGRESSION .386864E+08 386864E+08 0.018 0.897

RESIDUAL .218927E+11 218927E+10

In urma rezultatelor coeficientii necunoscuti au urmatoarele valori :

a =171566.306

b = -4899.387

si deci modelul de regresie este :

Val. Vanzari = 171566.306* pret - 4899.387

Analizand graficul norului de puncte pentru cele doua centre de desfacere se observa ca in Giurgiu sunt mai putin imprastiate, ceea ce inseamna ca exista o mai puternica legatura liniara intre variabile decat in Bucuresti . Aceasta situatie se datoreaza in mare parte concurentei foarte puternice pe care trebuie sa o suporte in Bucuresti produsele firmei "Mobnex".

qwe