Modelul III (3)O companie doreste sa isi extinda activitatea in Europa si doreste sa stie suma care ar trebui cheluita pentru o productivitate optima.Managerul companiei poate folosi analiza multipla de regresie liniara pentru a estima valoarea necesara pentru a avea numarul ideal de angajati pentru o productivitate maxima.VariabilaReferintaySuma cheltuita cu angajatiix1Nr. de angajatix2Nr. de ore lucratex3Durata angajariix4Angajati cu pregatire specialaNr. de angajati (x1)Nr. de ore lucrate (x2)Durata Angajarii/ani(x3)Angajati cu pregatire speciala (x4)Suma cheltuita-mii Euro (y)6936660142699663614470793991517149613215072069159138728126721697346320712674166102143748996916375512121651697626966149Formula-0.10060274041.07097889494.43547218110.072695419664.8688953335Rezultate0.0085584660.20067818730.1876134330.024120586616.50604245380.99357570091.3722603078000231.988504545860001747.428682613711.298590113600072787106150.0352046393Previziune102.9081980302ecuaia: Y=m1X1+m2X2+m3X3+m4X4+bCoeficientul de determinare R2 este n A16.Deoarece R2=0.993575701modelul este adecvatStatistica observat Fo este n A17 i se compar cu valoarea critic, calculata pt , v1=k=4 regresori i v2=n-(k+1)=11-5=6Fc=4,53Deoarece F0=231,99>Fc, rezult c ec. De regresie este util n predicie

coeficientul m4coeficientul m3coeficientul m2coeficientul m1termenul liber bvaloarea erorii standard pt. m4valoarea erorii standard pt. m3valoarea erorii standard pt. m2valoarea erorii standard pt. m1valoarea erorii standard pt. bcoeficientul de determinare R2valoarea erorii standard pt. Y estimatstatistica Fnr. Grad de libertateSS regresoriSS reziduu

Sheet1