N. Eriashvili Second Edition t e X tb o o k юн ити u n I t y moscow • 2000

г
ух^, 
. Например:
Ч
= yxsl ~ s ~ XL'
(25,77)
s у
' 
Х\
«
где черта над символами означает среднюю арифметиче­
скую, a 
Sy
и 
s x
— средние квадратические ошибки соответ­
ствующих выборок из табл. 27.7. Их можно вычислить следую­
щим образом:
s ,
Аналогичный вид имеют формулы для 
и 
гх^
.
После этого вычисляется 
коэффициент множественной кор­
реляции-.
I r i
+rl -2л~ 
-rvr„ - 
Гу
- Г -У
г
—
• 
<25-78>
И 
У 
1*2
Данный коэффициент колеблется в пределах от 0 до 1; чем 
ближе он к единице, тем в большей степени учтены факторы, 
влияющие на результативный признак.
565

---

В нашем примере расчеты дают следующие значения коэф­
фициента множественной корреляции: 
Ryxix
2
= 0,983, что выше
значения коэффициента корреляции в случае однофакгорной 
модели. Таким образом, связь расходов на питание с фактора­
ми душевого дохода и размера семей является очень высокой.
Величина 
называется 
совокупным коэффициентом де­
терминации
и показывает долю вариации результативного при­
знака под воздействием изучаемых факторных признаков. В 
нашем примере Др* * = 0,966; это означает, что совместное
влияние Л? „ = 0,966; это означает, что совместное влияние 
ух
1х 2
душевого дохода и размера семей объясняет почти 97% изме­
нения расходов на питание.
Задача анализа тесноты связи между результативным и од­
ним из факторных признаков при неизменных значениях дру­
гих факторов решается в многофакторных моделях при помощи