Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Экономика arrow Автоматизированный корреляционно-регрессионный анализ взаимосвязи статистических данных в среде MS Excel

Постановка задачи статистического исследования

Корреляционно-регрессионный анализ взаимосвязи признаков является составной частью проводимого статистического исследования деятельности 30-ти предприятий и частично использует результаты ЛР-1.

В ЛР-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 ЛР-1 после исключения из них аномальных наблюдений.

Исходные данные

Номер предприятия

Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, млн. руб.

Выпуск продукции, млн. руб.

5

350,00

280,00

23

378,00

372,00

27

410,00

320,00

1

422,00

412,00

8

438,00

440,00

32

446,00

464,00

22

478,00

396,00

19

490,00

380,00

2

498,00

452,00

3

514,00

504,00

13

518,00

536,00

26

530,00

492,00

9

538,00

516,00

4

542,00

560,00

28

554,00

500,00

17

558,00

512,00

6

570,00

480,00

14

570,00

584,00

25

570,00

520,00

7

586,00

648,00

31

610,00

520,00

18

618,00

608,00

10

622,00

644,00

20

626,00

520,00

24

638,00

596,00

29

642,00

548,00

15

654,00

708,00

12

682,00

680,00

21

698,00

700,00

16

750,00

760,00

В процессе статистического исследования необходимо решить ряд задач.

  • 1. Установить наличие статистической связи между факторным признаком Х и результативным признаком Y графическим методом.
  • 2. Установить наличие корреляционной связи между признаками Х и Y методом аналитической группировки.
  • 3. Оценить тесноту связи признаков Х и Y на основе эмпирического корреляционного отношения з.
  • 4. Построить однофакторную линейную регрессионную модель связи признаков Х и Y, используя инструмент Регрессия надстройки Пакет анализа, и оценить тесноту связи признаков Х и Y на основе линейного коэффициента корреляции r.
  • 5. Определить адекватность и практическую пригодность построенной линейной регрессионной модели, оценив:
    • а) значимость и доверительные интервалы коэффициентов а 0, а 1;
    • б) индекс детерминации R2 и его значимость;
    • в) точность регрессионной модели.
  • 6. Дать экономическую интерпретацию:
    • а) коэффициента регрессии а 1;
    • б) коэффициента эластичности КЭ;
    • в) остаточных величин еi.
  • 7. Найти наиболее адекватное нелинейное уравнение регрессии с помощью средств инструмента Мастер диаграмм.
 
Если Вы заметили ошибку в тексте выделите слово и нажмите Shift + Enter
< Предыдущая   СОДЕРЖАНИЕ   Следующая >
 

СКАЧАТЬ ОРИГИНАЛ
Автоматизированный корреляционно-регрессионный анализ взаимосвязи статистических данных в среде MS Excel
1. Постановка задачи статистического исследования2. Выводы по результатам выполнения лабораторной работы2.1 Установление наличия статистической связи между факторным признаком Х и результативным признаком Y графическим методом2.2 Установление наличия корреляционной связи между признаками Х и Y методом аналитической группировки2.3 Оценка тесноты связи признаков Х и Y на основе эмпирического корреляционного отношения2.4 Построение однофакторной линейной регрессионной модели связи изучаемых признаков с помощью инструмента Регрессия надстройки Пакет анализа и оценка тесноты связи на основе линейного коэффициента корреляции r2.5 Анализ адекватности и практической пригодности построенной линейной регрессионной модели2.6 Определение значимости коэффициентов уравнения2.7 Зависимость доверительных интервалов коэффициентов уравнения от заданного уровня надежности2.8 Определение практической пригодности построенной регрессионной модели2.9 Общая оценка адекватности регрессионной модели по F-критерию Фишера2.10 Оценка погрешности регрессионной модели2.11 Экономическая интерпретация коэффициента регрессии а 12.12 Экономическая интерпретация коэффициента эластичности2.13 Экономическая интерпретация остаточных величин еi