הקריה האקדמית אונו | סטטיסטיקה למנהל עסקים

סיון ריף ǀ שרבל שוקייר

סטטיסטיקה למנהל עסקים

ב. נבחר בנתונים ← Data Analysis ← Regression

ונציב בחלון את הנתונים כדלקמן:

.1 להלן תוצאות הרגרסיה שקיבלנו:

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics Multiple R

0.511 0.261 0.213

R Square

Adjusted R Square

1218.746

Standard Error Observations

34.000

ANOVA

Significance F

F

MS

SS

df

0.009

5.475

8131515.084 1485341.498

16263030.168 46045586.450 62308616.618

2.000

Regression

31.000 33.000

Residual

Total

Upper 95%

Lower 95% 2261.191

P-value

t Stat 4.845 2.500 -2.100

Standard Error

Coefficients

5549.199

0.000 0.018 0.044

806.077

3905.195

Intercept

2.932

0.297

0.646

1.615

הוצאות פרסום ברדיו

-79.776

-5438.735

1313.784

-2759.255

מחיר

בתוצאות שקיבלנו אפשר לראות שהרגרסיה מובהקת , מ כיוון ש- F significance קטן יותר

מרמת מובהקות של 0.05 שהוגדרה. אפשר לראות שרמת המובהקות אף השתפרה.

ברגרסיה הפשוטה קיבלנו F significance של ,0.021 לעומת 0.005 במודל הרגרסיה

המרובה.

מקדם ההסבר (מקדם המתאם בריבוע) שווה ל - ,22.1% מה ש מעיד על כך ש - 22.1% אחוז

מהשינוי במכירות מוסבר ים ע ל ידי שינוי בהוצאות השיווק ושינוי במחיר. שימו לב ששיפרנו

את המודל בהשוואה לרגרסיה הפשוטה , כאשר אחוז השונות המוסברת גדל מ - 15.2% ל-

114