第四章 水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)的經(jīng)營預(yù)測

單擊此處編輯母版標(biāo)題樣式,,單擊此處編輯母版文本樣式,,第二級,,第三級,,第四級,,第五級,,,*,第四章,,,水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)的經(jīng)營預(yù)測,,與經(jīng)營決策,,,,第一節(jié) 水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)的經(jīng)營預(yù)測,,,一、經(jīng)營預(yù)測的重要性及其基本原則,,（一）經(jīng)營預(yù)測的重要性,,預(yù)測是以各種信息資料為依據(jù)，以正確的理論為指導(dǎo)，以數(shù)學(xué)方法為手段的一種科學(xué)判斷和分析方法水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)經(jīng)營預(yù)測包括：水產(chǎn)品市場預(yù)測；漁業(yè)生產(chǎn)預(yù)測；企業(yè)經(jīng)營成果預(yù)測；水產(chǎn)技術(shù)預(yù)測等預(yù)測的重要意義：,,通過科學(xué)的預(yù)測可以掌握企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動的變化動態(tài)和發(fā)展趨勢，為企業(yè)提供市場需求變化的動態(tài)信息，使企業(yè)最高決策層預(yù)知市場將為企業(yè)提供什么機會或造成什么危險，以便及早做出應(yīng)變的對策；為企業(yè)制定經(jīng)營目標(biāo)和戰(zhàn)略計劃提供依據(jù)，便于企業(yè)進行生產(chǎn)組織和生產(chǎn)決策；為 企業(yè)經(jīng)營成果提供指示器，便于企業(yè)進行自我診斷和自我調(diào)整；為水產(chǎn)科學(xué)技術(shù)進步做出分析和評價，便于企業(yè)推廣應(yīng)用新技術(shù)成果和進行技術(shù)改造二）經(jīng)營預(yù)測的基本原則,,1,、科學(xué)性原則,,2,、廣泛性原則,,3,、時間性原則,,4,、經(jīng)常性原則,,,,二、市場調(diào)查,,（,一）市場調(diào)查的基本內(nèi)容和要求,,1,、市場調(diào)查的基本內(nèi)容,,（,1,）消費需求的調(diào)查研究,,（,2,）市場經(jīng)營條件的調(diào)查研究,,（,3,）水產(chǎn)品商品分析,,2,、市場調(diào)查的要求,,,,（,二）市場調(diào)查的組織工作,,1,、選擇市場調(diào)查題目,,2,、確定搜集資料的范圍和方式,,3,、調(diào)查表和問卷的設(shè)計,,4,、抽樣設(shè)計,,5,、實施調(diào)查,,6,、整理與分析調(diào)查資料,,7,、提出調(diào)查報告,,8,、追蹤回訪,,,（,三）市場調(diào)查的方法,,1,、詢問法：常用的有個別面談、集體面談，通訊調(diào)查、留置問卷等。

2,、觀察法：有直接觀察、行為記錄等3,、實驗法：有自設(shè)門市、市場試銷實驗等三、經(jīng)營預(yù)測的方法,,（,一）簡便的預(yù)測方法,,1,、百分比率法,,計算公式：,Y=B×B／S,,式中：,Y—,下一年度銷售預(yù)測值,,,B—,本年度銷售實際,,,S—,上年度銷售實際,,,例1,、某水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)上年度某種水產(chǎn)品銷售額為,170,萬元，本年度為,210,元，請預(yù)測下一年度銷售額？,,,解：,Y=B×B／S=210×210 ／170,,=259.92(,萬元）,,即下一年度某產(chǎn)品銷售額預(yù)計為,259.92,萬元2,、平均法,將,預(yù)測期以前的若干時期銷售量相加，求其平均值，作為下一期的預(yù)測值簡單平均法,：,,,,,-,時間序列數(shù)據(jù)預(yù)測值時間序列數(shù)據(jù)的平均值ai,-,各期的實際銷售額N-,使用資料的期數(shù)例2,、某水產(chǎn)養(yǎng)殖場近年來水產(chǎn)品銷售額資料如下表，求,1993,年預(yù)期銷售額？,表：,,年份,1984,1985,1986,1987,1988,1989,1990,1991,1992,銷售額,150,200,220,230,340,250,300,330,340,,,解：用簡單平均法預(yù)測：,,=,,=,（,150+200+220+230+340+250+300+330+340,）／,9,,=236.2,（萬元）,,,即,1993,年預(yù)測銷售額為,263.2,萬元。

二）直觀的預(yù)測方法,,常用的有場長（經(jīng)理）評判法、,綜合判斷法,、直接調(diào)查法、專家預(yù)見法等例,3.,某水產(chǎn)養(yǎng)殖總公司三位有經(jīng)驗的高級管理人員對該公司下一年度銷售額判斷以后做出預(yù)測估計，資料如下表表,,人員,管理人員甲,,,管理人員乙,,,管理人員丙,,,預(yù)測銷售額（萬元）,最高,可能,最低,最高,可能,最低,最高,可能,最低,,230,150,120,280,200,150,200,160,100,預(yù)測概率,0.3,0.5,0.2,0.3,0.6,0.1,0.3,0.4,0.3,期望值,168,,,219,,,154,,,,三位管理人員預(yù)測的平均期望值為：,,=(168+219+154) ／3=180.3(,萬元）,,,則該公司決策人員可根據(jù)此平均期望值，作為本公司下一年度銷售的預(yù)測值三）外推的預(yù)測方法,,1,、移動平均數(shù)預(yù)測法,,（,1,）簡單移動平均數(shù)預(yù)測法,,,t+1,時段的預(yù)測值t,時段的算術(shù)移動平均值t,時段及,t,之前各期的實際值n--,移動平均的時期長度可以是,3,、,5,或其他正整數(shù)例4.,某水產(chǎn)養(yǎng)殖場近年來水產(chǎn)品銷售額資料見表,3,,年份,1984,1985,1986,1987,1988,1989,1990,1991,1992,序號,1,2,3,4,5,6,7,8,9,銷售額,150,200,220,230,340,250,300,330,340,三期,移動平均數(shù),,,190,216.7,263.3,273.3,296.7,293.3,323.3,預(yù)測值,,,,190,216.7,263.3,273.3,296.7,293.3,,計算三期移動平均數(shù),依此類推，可求出各期移動平均數(shù)和預(yù)測值，結(jié)果填入表中。

2),加權(quán)移動平均預(yù)測,法,,用,近期的經(jīng)濟資料能更多地反映經(jīng)濟變化的趨勢，故在計算移動平均數(shù)時，給予近期資料較大的權(quán)數(shù)，給予遠(yuǎn)期資料較小的權(quán)數(shù)權(quán)數(shù)的確定：用,n,表示最近一期權(quán)數(shù)，依次減,1,為前面各期權(quán)數(shù)如三期，,3、2、1,,,五期，,5、4、3、2、1,,公式 ：,,,例,5,.,仍用表,3,數(shù)據(jù)計算加權(quán)移動平均預(yù)測法解：,,,依此類推，將結(jié)果填入表,4,,表4,加權(quán)移動平均預(yù)測計算表,,年份,1984,1985,1986,1987,1988,1989,1990,1991,1992,銷售額,150,200,220,230,340,250,300,330,340,三期,移動平均,,,201.7,221.7,283.3,276.7,290,306.7,330,預(yù)測值,,,,201.7,221.7,283.3,276.7,290,306.7,,2,、指數(shù)平滑法,,模型：,,式中：,,--t+1,時段的預(yù)測值t,時段的實際值t,時段的預(yù)測值,且,1+,（,1-,α,）,=1,用,文字表述模型就是,t+1,時段的預(yù)測值，是上一時段,t,的實際值和預(yù)測值的加權(quán)平均運用指數(shù)平滑法的關(guān)鍵在于選取,?值,當(dāng),?=0,時，,,當(dāng)?,=1,時，,這就是說,,--,即重視,,的作用。

即重視,,(,上期,實際值）的作用要,根據(jù)時間序列的變動規(guī)律確定,?值在實際預(yù)測過程中，預(yù)測值的初始值,也是由預(yù)測者,,,估計和指定的1,）以時間序列最初的一個值作為預(yù)測的初始值,;,,（,2,）,以時間序列若干期實際值的平均數(shù)作為預(yù)測初始值例6.,仍以表,3,數(shù)據(jù)為例，同時為了比較,?取何值更合適，分別取?,=0.1,和?,=0.9,，以第一期的實際值作為預(yù)測初始值，將計算結(jié)果分別填入表,5.,年份,1,1984,1985,1986,1987,1988,1989,1990,1991,1992,合計,平均,實際值,2,150,200,220,230,340,250,300,330,340,,,預(yù)測值,A 3,,150,155,161.5,168.4,185.5,192,202.8,215.5,,,預(yù)測值,B 4,,150,195,217.5,228.8,328.9,257.9,295.8,326.6,,,絕對誤差,A 5,,50,65,68.5,171.6,64.5,108,127.2,124.5,778.3,97.3,絕對誤差,B 6,,50,25,12.5,111.2,78.9,42.1,34.2,13.4,367.3,45.9,平方誤差,,A 7,,2500,4225,4692,29447,4160,11664,16180,15500,88368,11046,平方誤差,,B 8,,2500,625,156,12365,6225,1772,1170,180,24993,3124,,表5中第5和第6,、第,7,和第,8,行分別按平均絕對誤差和平均平方誤差計算了,?,=0.1,和?,=0.9,時的預(yù)測誤差，預(yù)測誤差越小，說明預(yù)測越精確。

計算結(jié)果表明， ?,=0.9,時，兩種誤差均小于?,=0.1,，因此，取?,=0.9,作為預(yù)測的權(quán)數(shù)3,、,直線趨勢預(yù)測法,數(shù)學(xué)模型：,,,式中：,,--,預(yù)測值,,t-,觀察期數(shù),,a, b –,預(yù)測參數(shù)采用這一方法的前提是，時間序列的逐期增減量大致相同即時間序列的發(fā)展趨勢是一條擬合直線關(guān)鍵是求出參數(shù),a,b,,通過直線回歸方程導(dǎo)出并對,a,b,求偏導(dǎo)數(shù)，得,,為了計算方便，采用簡捷法求,a,b,值簡捷法求,a,b,值,,當(dāng),時間序列為奇數(shù)項時，以時間序列正中一期為原點，該期為,0,，原點前各期為,,,-1，-2，-3…;,原點后各期為,1，2，3，…,當(dāng)時間序列為偶數(shù)項時，原點應(yīng)在時間序列中間兩期之間，,…-5，-3，-1，0，1，3，5…,，使得,,,于是，方程組為,,,→,,,例：,仍以表,3,數(shù)據(jù)為例,時間（年度,1984,1985,1986,1987,1988,1989,1990,1991,1992,∑,,150,200,220,230,340,250,300,330,340,2380,,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,0,,-600,-600,-440,-230,0,250,600,990,1360,1330,,16,9,4,1,0,1,4,9,16,60,,將表中,有關(guān)數(shù)據(jù)代入,a,b,兩參數(shù)的計算公式得：,,,,,將,a,b,值代入方程，則直線趨勢預(yù)測模型為,：,,現(xiàn)要預(yù)測,1993,年度和,1994,年度的水產(chǎn)品銷售額，,t,分別為,5,和,6,，代入上式。

1993,年的預(yù)測值,,,1994,年的預(yù)測值,,4.,季節(jié)預(yù)測,法,,水產(chǎn)品的季節(jié)預(yù)測是由它的生產(chǎn)和消費的季節(jié)性決定的如鮮魚生產(chǎn)一般是春季孵化放養(yǎng)，秋季捕撈上市，這種生產(chǎn)的季節(jié)性就形成了消費的季節(jié)性季節(jié)變動的特點：,,（,1,）有規(guī)律的；（,2,）每年重復(fù)的；,,（,3,）各年變動幅度相差不大季節(jié)模型由一套指標(biāo)組成，若是按月排列的資料，由,12,個指標(biāo)組成；按季排列的資料，由,4,個指標(biāo)組成季節(jié)變動預(yù)測是通過計算季節(jié)變動指數(shù)進行預(yù)測，季節(jié)變動指數(shù)的計算有好幾種方法，我們只介紹季節(jié)變差一種例8,、下表數(shù)字代表某地農(nóng)貿(mào)市場上鮮魚的三年成交量，現(xiàn)要求預(yù)測下年度各月的成交量月,,年,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,合計,1987,59.1,55.0,50.2,46.9,46.2,46.1,46.5,47.2,49.5,58.1,64.4,66.2,635.4,1988,65.6,63.2,59.2,55.7,54.3,53.7,54.0,54.8,56.3,62.6,69.1,71.9,720.4,1989,72.5,70.3,69,68.2,66.9,64.1,67,67.9,69,71.7,74.5,78.8,839.9,,,上表,顯示，鮮魚成交量在,10,月份至翌年的元月份是銷售旺季，從分年度看，,1988,年銷售量,>1987,年，而,1989,年又,>1988,年，這說明鮮魚成交量不僅在年內(nèi)表現(xiàn)為有規(guī)律的季節(jié)變動，而且在年際間表現(xiàn)為呈上升的趨勢變化。

計算步驟：,（,1,）首先用直線趨勢預(yù)測法求得趨勢值，見計算表,年份,t,全年收購量（,y),t,2,ty,趨勢值,1987,-1,635.4,1,-635.4,629.64,1988,0,720.4,0,0,731.91,1989,1,839.9,1,839.9,834.18,合計,0,2195.7,2,204.5,2195.73,,,求,出,a=,?y/n=2195.7/3=931.9,,,b=,?,ty,/ ?t,2,=204.5/2=102.25,,,預(yù)測公式為：,=731.9+102.25t,,,1990,年年成交量預(yù)測值,t=2,,=731.9+102.25×2=936.4,由于要預(yù)測下一年各月的成交量，計算月平均月平均趨勢值,=936.4/12=78.033,,季節(jié)變差,=,同月平均數(shù),-,月總平均數(shù),,（,3,）進行預(yù)測,,各月預(yù)測值,=,月平均預(yù)測值,+,季節(jié)變差,,下一年度元月份預(yù)測值,=78.033+4.65=82.69,,,依次類推，得到,1990,年各月份預(yù)測值，填入表中2),計算季節(jié)變差，采用列表計算，見下表,月份,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,平均,1987,59.1,55.0,50.0,46.9,46.2,46.1,46.5,47.2,49.5,58.1,64.4,66.2,,1988,65.6,63.2,59.2,55.7,54.3,53.7,54.0,54.8,56.3,62.6,69.1,71.9,,1989,72.5,70.3,69,68.2,66.9,64.1,67,67.9,69,71.7,74.5,78.8,,同月,平均數(shù),65.73,62.83,59.47,56.93,56.93,54.63,55.83,56.63,58.27,64.13,69.33,72.3,61.08,季節(jié)變差,4.65,1.75,-1.61,-4.15,-4.15,-6.45,-5.25,-4.45,-2.81,3.05,8.25,11.22,,月,預(yù)測值,82.69,79.79,76.43,73.89,73.89,71.59,72.79,73.59,75.23,81.09,86.29,89.26,,,（四）因果預(yù)測法,,A、,一元線性回歸,,,1,、什么叫回歸,,回歸分析是研究變量和變量之間的依賴關(guān)系的一種數(shù)學(xué)方法。

研究兩個變量之間的關(guān)系,—,一元回歸分析研究三個或三個以上變量間的關(guān)系,—,多元回歸分析線性回歸分析是（,1,）判別變量之間是否具有線性相關(guān)關(guān)系；（,2,）研究其線性相關(guān)的密切程度；（,3,）如何確定變量之間的線性表達(dá)式的一種分析方法2,、一元線性回歸的幾何直觀,,3,、回歸方程的求法,,用（,x,i,,,y,i,)(i=1,2, …,N),表示,N,組,經(jīng)濟數(shù)據(jù)，并用,表示所要構(gòu)造的回歸方程當(dāng),x=x,i,時，,y,的實際值為,y,i,，,,而利用這個 方程計算出來的值為,如果令,表示,y,的實際值與計算值之間的誤差，即,(i=1,2, …N),,,定義總誤差,Q,為,,它是,N,個實際數(shù)據(jù)與回歸方程的計算值的誤差平方和，而回歸直線就是所有直線中，誤差的平方和,Q,為最小的一條直線要使,Q,值達(dá)到極小，其必要條件是它對,a,和,b,的一階偏導(dǎo)數(shù)等于,0,，,即,,也,即,,----①,,----②,,由①式得到,,用∑,X,表示,,, ∑Y,表示,,∑,XY,表示,,故,,-------③,,,若記,,的平均值,,為,,的,平均值,,為,,，,則③式可以寫為,,-----④,,由②式可以得到,,故,,---⑤,,,若記,,；,,則⑤式可寫為,,------⑥,,定義,,叫做,X,的離差平方和。

叫做,X,、,Y,的離差乘積之和這樣，,,就構(gòu)造出來了為,計算方便，,,,B、,線性回歸效果的檢驗,,1,、方差分析,,離差,--,,,總離差,---,,定義總離差平方和,,由于,,所以,,將右端展開，得,,,可證明,,所以，,,為構(gòu)造回歸直線的總誤差表示因變量,Y,的實際值與回歸方程的計算值間的誤差平方和除了,X,對,Y,線性影響之外的一切因素對,Y,的離差引起的回歸值與平均值之差的平方和反映了總離差中由于,X,與,Y,的線性關(guān)系而引起的,Y,的變化部分2,、相關(guān)系數(shù)及顯著性檢驗,,從,U,和,Q,的含義推論：在,Lyy,中，回歸平方和所占比重越大，回歸的效果越好U↑→,回歸效果好Q↑→,回歸效果差令,用,r,2,表示回歸平方和在總離差平方和中所占比重由于,,將⑹代入,,所以,,又由于,U,是,Lyy,的,一部分，而,Q≥0,，故,U≤Lyy,,因此，,r,2,≤1,是檢驗回歸效果好壞的重要指標(biāo)在數(shù)理,統(tǒng)計中一般使用指標(biāo),r,即,,-1≤r≤1----,稱為相關(guān)系數(shù)實際問題提出后，在做回歸之前，首先用,r,檢驗回,,歸效果討論,r,取不同值的含義,當(dāng),r=+1,或,r=-1,時，變量,x,和,y,完全線性相關(guān)。

當(dāng),x↑→y↑ x,與,y,正相關(guān)；,,當(dāng),x↑→y↓ x,與,y,負(fù)相關(guān)當(dāng),r=0,時，,x,與,y,完全沒有線性相關(guān)關(guān)系，稱完全線性不相關(guān)這時因,故,b=0,即所配,回歸直線與,x,軸平等在,大多數(shù)情況下，,0<∣,r∣<1，,這就要在相關(guān)系數(shù)檢驗表中得到一個最低的標(biāo)準(zhǔn)當(dāng)實際問題中計算所得的,r,絕對值大于或等于表中相應(yīng)的,r,最低標(biāo)準(zhǔn)時，說明這個實際問題可以構(gòu)造出較好效果的回歸直線方程一般把相關(guān)的緊密程度分為：,,0<∣,r∣< 0.4,稱為不相關(guān)或低度相關(guān)；,,0.4≤∣,r∣≤0.7,稱為中度相關(guān)；,,0.7< ∣,r∣< 1,稱為強相關(guān)例 表中是關(guān)于,11,幢出租房屋的一個樣本年代,x(,年）,3,12,5,7,8,19,10,22,15,8,25,每周租金,y(,元）,50,32,40,33,45,13,30,14,28,51,26,在,這里把年代作為自變量,x,,每周租金作為因變量,y.,,作出散點圖,,圖中每,一點都代表一個樣本，從圖中可以看出，當(dāng)年代,x↗→,租金,y↘,,它們之間大致有一個線性關(guān)系，它是一種帶有隨機性的線性關(guān)系既然,x,與,y,有一種線性關(guān)系，則可用,,,來近似表示兩者之間的關(guān)系。

本例經(jīng)計算，回歸方程為,,計算表,年代,X（,年）,3,12,5,7,8,19,10,22,15,8,25,134,租金,Y（,元）,50,32,40,33,45,13,30,14,28,51,26,362,XY,150,384,200,231,360,247,300,308,420,408,650,3658,X,2,9,144,25,49,64,361,100,484,225,64,625,2150,Y,2,2500,1024,1600,1089,2025,169,900,196,784,2601,676,13564,,由表,,計算相關(guān)系數(shù)及各個離差平方和，計算過程通過下表進行,,編號,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,∑,,-9.18182,-0.18182,-7.18182,-5.18182,-4.18182,6.81818,-2.18182,9.81818,2.81818,-4.18182,12.81818,,,17.09091,-0.90909,7.9091,0.09091,12.0909,-19.9091,-2.9091,-18.9091,-4.9091,8.09091,-6.9091,,,-156.9256,0.1653,-56.8017,-0.4710,-50.5620,-135.7438,6.3471,-185.6529,-13.8347,-75.6529,-88.5621,-757.6943,,84.3058,0.03306,51.5785,26.8513,17.4876,46.4876,4.7603,96.3967,7.9421,17.4876,164.3057,517.6363,,292.0992,0.8264,62.5539,0.0083,146.1901,396.3719,8.4628,357.5537,24.0992,327.2810,47.7355,1663.182,,從表中得到,r,2,=0.6668,,故房屋年代與租金的方差分析結(jié)果可以由下表表示,離差,名稱,平方和,自由度,方差,總離差,平方和,,N-1=10,,回歸平方和,,1,,剩余平方和,,N-2=9,,,C、,化曲線為直線的回歸問題,在,實際經(jīng)濟活動中，有時兩個變量之間的相關(guān)關(guān)系不是線性的，而是非線性的。

在很多情況下，非線性回歸問題可以通過變量替換成形式上的線性回歸問題再把變量替換還原就可以得到所需的曲線方程一、首先確定所要配的曲線類型,1,、根據(jù)理論分析及過去經(jīng)驗來確定變量,X,和,Y,之間的函數(shù)類型；,,2,、根據(jù)變量,X,和,Y,的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，利用計算機對各種函數(shù)類型一一進行試算，從中選擇擬合程度最好的一種3,、利用作圖方法，畫出變量,X,和,Y,的散點圖，然后由圖形上分析哪種曲線最合適在數(shù)據(jù)較少時使用）,,二、一些常用的曲線圖型及相應(yīng)變量替換公式列舉如下：,,1,、雙曲線函數(shù),Y=a+b/x,,,變量替換，令,X*=1/X,,,則有,Y=a+,bX,*,,2、,指數(shù)函數(shù),Y=,de,bx,,,變量替換，令,Y*=,lny,, a=,lnd,,,則有,Y*=a+,bx,,,,3,、指數(shù)函數(shù),Y=de,b/x,,,變量替換，令,Y*=,lnY,, X*=1/X, a=,lnd,,,則,有,Y*=a+,bX,*,,4、,對數(shù)函數(shù),Y=a+,blogX,,,變量替換，令,X*=,logX,,,則有,Y=a+,bX,*,,,,,5,、冪函數(shù),Y=,dX,b,,,令,Y*=,logY,, X*=,logX,, a=,logd,,,則有,Y*=a+,bX,*,,6、S,型曲線,Y=1/(a+be,-x,),,變量替換，令,Y*=1/Y, X*=e,-x,,則有,Y*=a+,bX,*,,D、,多元線性回歸,,1,、,多元線性回歸方程的求法,,設(shè)影響因變量的因素共有,K,個，共有,N,組數(shù)據(jù)，即,Y,s,, X,1s,,X,2s,, …,,X,ks,(s=1,2, …,N),,,b,0,為常數(shù)項，,bi(i=1,2, …k),分別為,Y,對,X,1,,X,2,, …,X,k,,的回歸系數(shù)。

要,確定,b,0,,b,1,,b,2,, …,b,k,,,使得總誤差,,達(dá)到最小根據(jù)極值原理，分別對,b,0,,b,1,, …,b,k,求偏導(dǎo)數(shù)，并使之為零令,,得,,-----①,,------②,,,L,ij,,,L,iy,都是已知數(shù)，由①，②式可以求出回歸方程,,2,、多元線性回歸分析方差分析,剩余平方和，除去,K,個自變量的,,線性影響之外的其它因素的影響回歸平方和，表示所有的,K,個自變量對,,Y,的離差總影響與一元,線性回歸一樣，,U/,Lyy,↗→,回歸效果好計算出的,F,值可以對整個回歸,,進行顯著性檢驗將,計算的,F,值與,F,分布表中的相應(yīng)值進行比較，,,若,F≥F,?（k,N-k-1)，,則說明回歸顯著顯著水平：?,=0.1,， ?,=0.05,， ?,=0.01,,3,、相關(guān)系數(shù),復(fù),相關(guān)系數(shù),,,R,反映,Y,與,X1,，,…,Xk,的線性關(guān)系密切程度偏,相關(guān)系數(shù)：在除去其它變量影響情況下，衡量,,變量,Y,與自變量,X1,，,X2,，,…,Xk,中某,一個變量之間,,相關(guān)關(guān)系是否密切的一種指標(biāo)偏,相關(guān)系數(shù),當(dāng),K=2,時，其計算公式如下,,,Ry2.1,表示在除去變量,X1,的影響以后，,Y,與,X2,之,,間的相關(guān)關(guān)系。

Ry1.2,表示在除去變量,X2,的影響以后，,Y,與,X1,之,,間的相關(guān)關(guān)系。