Model 1: Estymacja KMNK, wykorzystane obserwacje 1950:2-1955:1 (N = 20)

Zmienna zależna (Y): y

	Współczynnik	Błąd stand.	t-Studenta	wartość p
const	20210,4	347,89	58,0942	<0,00001	***
x1	-27,6132	12,6658	-2,1801	0,04359	**
x2	0,501506	0,0573507	8,7445	<0,00001	***

Średn.aryt.zm.zależnej	25220,40		Odch.stand.zm.zależnej	394,5104
Suma kwadratów reszt	160645,8		Błąd standardowy reszt	97,20984
Wsp. determ. R-kwadrat	0,945675		Skorygowany R-kwadrat	0,939284
F(2, 17)	147,9660		Wartość p dla testu F	1,77e-11
Logarytm wiarygodności	-118,2910		Kryt. inform. Akaike'a	242,5820
Kryt. bayes. Schwarza	245,5692		Kryt. Hannana-Quinna	243,1652
Autokorel.reszt - rho1	0,022624		Stat. Durbina-Watsona	1,749849

X1 - Jeśli cena podstawowego produktu wzrośnie o 1 złotówkę, to wartość produkcji sprzedanej zmniejszy się o 27,61 złotego

Zmienna X1 jest zmienna istotna.

X2 - Jeśli wydatki na cele marketingowe wzrosną o 1 złotówkę, to wartość produkcji sprzedanej wzrośnie o 0,50 złotego

Zmienna X2 jest zmienna bardzo istotna w modelu.

Współczynnik determinacji - R-kwadrat wynosi 0.94, oznacza to że zmienność zmiennej objaśnianej jest w 94% wyjaśniona przez zmienność zmiennych objaśniających. Czyli jesteśmy w stanie wyjaśnić zmienność zmiennej objaśnianej w 94%.

Błąd standardowy reszt wynosi 97,20, oznacza to, ze przeciętnie będziemy mylić się o 97,20 złotego.

Statystyka testu Durbina-Watsona dla 5% poziomu istotności, n = 20, k = 2

dL = 1,1004

dU = 1,5367

Stat. Durbina-Watsona

1,749849

1,74>1,53 oznacza to, że w modelu występuje autokorelacja

Zakres estymowanego modelu: 1 - 20

Błąd standardowy reszt = 97,2098

	y	wyrównane	reszty
1	24999,0	24858,1	140,888
2	24502,0	24505,3	-3,31215
3	24544,0	24740,6	-196,622
4	24878,0	24801,3	76,7401
5	25033,0	25054,7	-21,6768
6	24855,0	24835,0	19,9624
7	24707,0	24829,3	-122,340
8	25244,0	25205,5	38,5158
9	25366,0	25446,9	-80,9157
10	24966,0	25050,2	-84,1657
11	25419,0	25448,1	-29,1239
12	25497,0	25410,6	86,3853
13	25482,0	25315,2	166,755
14	25483,0	25462,9	20,0825
15	25429,0	25312,7	116,274
16	25348,0	25321,0	26,9618
17	25295,0	25321,4	-26,3833
18	25814,0	25813,4	0,590552
19	25685,0	25696,6	-11,6256
20	25862,0	25979,0	-116,990

Miary dokładności prognoz ex post

Średni błąd predykcji ME = 3,8199e-012

Błąd średniokwadratowy MSE = 8032,3

Pierwiastek błędu średniokwadr. RMSE = 89,623

Średni błąd absolutny MAE = 69,316

Średni błąd procentowy MPE = -0,0013071

Średni absolutny błąd procentowy MAPE = 0,27559

Współczynnik Theila (w procentach) I = 0,31167

---