Главная страница Случайная страница
КАТЕГОРИИ:
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
Постановка задачи. Корреляционно-регрессионный анализ взаимосвязи признаков является составной частью проводимого статистического исследования и частично использует результаты
|
|
Корреляционно-регрессионный анализ взаимосвязи признаков является составной частью проводимого статистического исследования и частично использует результаты Лабораторной работы № 1.
В Лабораторной работе № 2 изучается взаимосвязь между факторным признаком Среднегодовая стоимость основных производственных фондов (признак Х) и результативным признаком Выпуск продукции (признак Y), значениями которых являются исходные данные Лабораторной работы № 1 после исключения из них аномальных значений.
| Номер предприятия | Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, млн.руб. | Выпуск продукции, млн. руб. |
| 1565, 00 | 1225, 00 | |
| 1687, 50 | 1627, 50 | |
| 1827, 50 | 1400, 00 | |
| 1880, 00 | 1802, 50 | |
| 1950, 00 | 1925, 00 | |
| 1985, 00 | 2030, 00 | |
| 2125, 00 | 1732, 50 | |
| 2177, 50 | 1662, 50 | |
| 2212, 50 | 1977, 50 | |
| 2282, 50 | 2205, 00 | |
| 2300, 00 | 2345, 00 | |
| 2352, 50 | 2152, 50 | |
| 2387, 50 | 2257, 50 | |
| 2405, 00 | 2450, 00 | |
| 2457, 50 | 2187, 50 | |
| 2475, 00 | 2240, 00 | |
| 2527, 50 | 2100, 00 | |
| 2527, 50 | 2555, 00 | |
| 2527, 50 | 2275, 00 | |
| 2597, 50 | 2835, 00 | |
| 2702, 50 | 2275, 00 | |
| 2737, 50 | 2660, 00 | |
| 2755, 00 | 2817, 50 | |
| 2772, 50 | 2275, 00 | |
| 2825, 00 | 2607, 50 | |
| 2842, 50 | 2397, 50 | |
| 2895, 00 | 3097, 50 | |
| 3017, 50 | 2975, 00 | |
| 3087, 50 | 3062, 50 | |
| 3315, 00 | 3325, 00 |
В процессе статистического исследования необходимо решить ряд задач.
1. Установить наличие стохастической связи между факторным признаком Х и результативным признаком Y:
а) графическим методом;
б) методом сопоставления параллельных рядов.
2. Установить наличие корреляционной связи между признаками Х и Y методом аналитической группировки.
3. Оценить тесноту связи признаков Х и Y на основе:
а) эмпирического корреляционного отношения η;
б) линейного коэффициента корреляции r.
Сравнить значения η и r и сделать вывод о возможности линейной связи между признаками Х и Y.
4. Построить однофакторную линейную регрессионную модель связи признаков Х и Y, используя инструмент Регрессия надстройки Пакет анализа, и рассчитать доверительные интервалы коэффициентов уравнения линейной регрессии.
Построить теоретическую кривую регрессии.
Дать экономическую интерпретацию коэффициента регрессии.
Рассчитать коэффициент эластичности и дать его экономическую интерпретацию.
5. Найти наиболее адекватное уравнение регрессии с помощью средств инструмента Мастер диаграмм.
II. Рабочий файл с результативными таблицами и графиками.
| Номер группы | Группы предприятий по стоимости основеных фондов | Число предприятий | Выпуск продукции | |
| Всего | В среднем на одно предприятие | |||
| 1565-1915 | 4252, 50 | 1063, 13 | ||
| 2265-1925 | 11130, 00 | 2226, 00 | ||
| 2615-2265 | 25602, 50 | 2327, 50 | ||
| 2965-2615 | 15032, 50 | 2147, 50 | ||
| 3315-2965 | 12460, 00 | 4153, 33 | ||
| Итого | 24839, 00 | 827, 97 | ||
| Таблица 2.3 | ||||
| Показатели внутригрупповой вариации | ||||
| Номер группы | Группы предприятий по стоимости основеных фондов | Число предприятий | Внутригрупповая дисперсия | |
| 1565-1915 | 27154, 17 | |||
| 2265-1925 | 17558, 33 | |||
| 2615-2265 | 41538, 64 | |||
| 2965-2615 | 41590, 45 | |||
| 3315-2965 | 16690, 63 | |||
| Итого | 30, 00 | |||
| Таблица 2.4 | ||||
| Показатели дисперсии и эмпирического корреляционного отношения | ||||
| Общая дисперсия | Средняя из внутригрупповых дисперсия | Межгрупповая дисперсия | Эмпирическое корреляционное отношение | |
| 246463, 5347 | 33151, 27894 | 213312, 2558 | 0, 930318308 | |
| Выходные таблицы | |||||
| ВЫВОД ИТОГОВ | |||||
| Таблица 2.6 | |||||
| Регрессионная статистика | |||||
| Множественный R | 0, 91318826 | ||||
| R-квадрат | 0, 833912798 | ||||
| Нормированный R-квадрат | 0, 827981112 | ||||
| Стандартная ошибка | 209, 4237984 | ||||
| Наблюдения | |||||
| Дисперсионный анализ | Таблица 2.7 | ||||
| df | SS | MS | F | Значимость F | |
| Регрессия | 6165872, 877 | 6165872, 877 | 140, 5861384 | 1, 97601E-12 | |
| Остаток | 1228033, 165 | 43858, 32732 | |||
| Итого | 7393906, 042 |
Таблица 2.8
| Коэффи-циенты | Станда-ртная ошибка | t-стати-стика | P-Значе-ние | Нижние 95% | Верхние 95% | Нижние 68, 3% | Верхние 68, 3% | |
| Y-пере-сечение | -375, 44 | 227, 41 | -1, 65 | 0, 11 | -841, 2773128 | 90, 39069641 | -607, 14 | -143, 75 |
| Пере-менная X 1 | 1, 09 | 0, 09 | 11, 86 | 1, 97601E-12 | 0, 901157387 | 1, 277552975 | 0, 9957 | 1, 18 |
Таблица 2.9
| ВЫВОД ОСТАТКА | ||
| Наблюдение | Предсказанное Y | Остатки |
| 1329, 39755 | -104, 39755 | |
| 1462, 84356 | 164, 6564403 | |
| 1615, 353285 | -215, 353285 | |
| 1672, 544432 | 129, 955568 | |
| 1748, 799295 | 176, 2007053 | |
| 1786, 926726 | 243, 073274 | |
| 1939, 436451 | -206, 9364513 | |
| 1996, 627598 | -334, 1275983 | |
| 2034, 75503 | -57, 25502967 | |
| 2111, 009892 | 93, 99010767 | |
| 2130, 073608 | 214, 926392 | |
| 2187, 264755 | -34, 764755 | |
| 2225, 392186 | 32, 10781367 | |
| 2244, 455902 | 205, 544098 | |
| 2301, 647049 | -114, 147049 | |
| 2320, 710765 | -80, 71076467 | |
| 2377, 901912 | -277, 9019117 | |
| 2377, 901912 | -102, 9019117 | |
| 2377, 901912 | 177, 0980883 | |
| 2454, 156774 | 380, 8432257 | |
| 2568, 539068 | -293, 5390683 | |
| 2606, 6665 | 53, 33350033 | |
| 2625, 730215 | 191, 7697847 | |
| 2644, 793931 | -369, 793931 | |
| 2701, 985078 | -94, 485078 | |
| 2721, 048794 | -323, 5487937 | |
| 2778, 239941 | 319, 2600593 | |
| 2911, 68595 | 63, 31404967 | |
| 2987, 940813 | 74, 559187 | |
| 3235, 769117 | 89, 23088334 |
