65
объема продаж от торговой площади.
Теперь проведем анализ линейной регрессии объема продаж от числен-
ности персонала. Модель линейной регрессии в данном случае выглядит так:
y =
494,2 + 245,4
x,
где
y –
объем продаж;
x
– численность персонала. Прочие интересующие нас
результаты регрессионного анализа:
коэффициент корреляции 0,47;
коэффициент определенности 0,22;
вероятности недостоверного определения коэффициентов регрессии 79,97%
и 16,98% соответственно.
В данном случае очевидно, что линейная зависимость объема продаж от
численности персонала практически отсутствует.
Построим модель множественной регрессии, чтобы определить, получит
ли вариация объема продаж более полное объяснение при анализе двух пере-
менных одновременно.
Интерпретация результатов анализа множественной регрессии дает нам
следующую модель:
y
=
3047,9 + 4,419
x
1
+ 354,1
x
2
,
где
y
– объем продаж;
x
1
– размер торговой площади;
x
2
– численность персонала.
Прочие интересующие нас результаты анализа множественной регрессии:
множественный коэффициент корреляции 0,923;
коэффициент определенности 0,853;
вероятности недостоверного определения коэффициентов регрессии 1,79%,
0,09% и 0,26% соответственно.
Полученные результаты свидетельствуют, что мы значительно улучши-
ли соответствие уравнения регрессии исходным данным, поэтому в данном
случае целесообразнее использовать модель множественной регрессии.
Теперь для составления прогноза объема продаж нам необходимо знать
как размер торговой площади, так и численность персонала. Предположим, что
в новом магазине планируется 14 рабочих мест, а размер торговой площади
350 кв. м. Расчет объема продаж на основе уравнения множественной регрессии
составит – 3047,9 + 4,419
350 + 354,1
14 = 3456,3 тыс. р.
3.4. Межотраслевая модель Леонтьева
В 30-е годы двадцатого столетия Нобелевский лауреат в области эконо-
мики В. Леонтьев разработал модель межотраслевого баланса, которая и сейчас
широко используется при анализе межотраслевых связей.
