var div_970x90 = [[970, 90],[728, 90]]; var div_336x280 = [[250,250],[300,250],[320,170],[320,200],[320,250],[336,280]]; var div_300x600 = [[240,400],[240,600],[250,250],[300,250],[300,300],[300,320],[300,400],[300,500],[300,600]]; var div_650x333 = [[336,280],[580,332],[580,333],[650,333]]; googletag.cmd.push(function() { var map650x333 = googletag.sizeMapping().addSize([992, 0], div_650x333).addSize([0, 0], [[336,280]]).build(); googletag.defineSlot('/21931593928/vuzlit_336x280_top', div_336x280, 'div-336x280_top').addService(googletag.pubads()); googletag.defineSlot('/21931593928/vuzlit_336x280_1', div_650x333, 'div-336x280_1').defineSizeMapping(map650x333).addService(googletag.pubads()); googletag.defineSlot('/21931593928/vuzlit_336x280_2', div_336x280, 'div-336x280_2').addService(googletag.pubads()); googletag.defineSlot('/21931593928/vuzlit_336x280_3', div_336x280, 'div-336x280_3').addService(googletag.pubads()); googletag.defineSlot('/21931593928/vuzlit_336x280_btm', div_650x333, 'div-336x280_btm').defineSizeMapping(map650x333).addService(googletag.pubads()); googletag.pubads().enableSingleRequest(); googletag.pubads().collapseEmptyDivs(); googletag.enableServices(); }); googletag.cmd.push(function() { // not render hided ads according grid css var map300x600 = googletag.sizeMapping().addSize([768, 0], div_300x600).addSize([0, 0], []).build(); var map970x90 = googletag.sizeMapping().addSize([992, 0], div_970x90).addSize([768, 0], [[728, 90]]).addSize([0, 0], []).build(); googletag.defineSlot('/21931593928/vuzlit_970x90', div_970x90, 'div-970x90').defineSizeMapping(map970x90).addService(googletag.pubads()); googletag.defineSlot('/21931593928/vuzlit_970x90_btm', div_970x90, 'div-970x90_btm').defineSizeMapping(map970x90).addService(googletag.pubads()); googletag.defineSlot('/21931593928/vuzlit_300x600', div_300x600, 'div-300x600').defineSizeMapping(map300x600).addService(googletag.pubads()); googletag.defineSlot('/21931593928/vuzlit_300x600_sticky', div_300x600, 'div-300x600_sticky').defineSizeMapping(map300x600).addService(googletag.pubads()); googletag.defineSlot('/21931593928/vuzlit_rich', [1, 1], 'div-rich').addService(googletag.pubads()); googletag.pubads().enableSingleRequest(); googletag.enableServices(); });

Автоматизированный корреляционно-регрессионный анализ взаимосвязи статистических данных в среде MS Excel



Постановка задачи статистического исследования Выводы по результатам выполнения лабораторной работы Установление наличия статистической связи между факторным признаком Х и результативным признаком Y графическим методом Установление наличия корреляционной связи между признаками Х и Y методом аналитической группировки Оценка тесноты связи признаков Х и Y на основе эмпирического корреляционного отношения Построение однофакторной линейной регрессионной модели связи изучаемых признаков с помощью инструмента Регрессия надстройки Пакет анализа и оценка тесноты связи на основе линейного коэффициента корреляции r Анализ адекватности и практической пригодности построенной линейной регрессионной модели Определение значимости коэффициентов уравнения Зависимость доверительных интервалов коэффициентов уравнения от заданного уровня надежности Определение практической пригодности построенной регрессионной модели Общая оценка адекватности регрессионной модели по F-критерию Фишера Оценка погрешности регрессионной модели Экономическая интерпретация коэффициента регрессии а 1 Экономическая интерпретация коэффициента эластичности Экономическая интерпретация остаточных величин еi