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

Выводы по результатам выполнения лабораторной работы

Установление наличия статистической связи между факторным признаком Х и результативным признаком Y графическим методом

Статистическая связь является разновидностью стохастической (случайной) связи, при которой с изменением факторного признака X закономерным образом изменяется какой-либо из обобщающих статистических показателей распределения результативного признака Y.

Вывод:

Точечный график связи признаков (диаграмма рассеяния, полученная в ЛР-1 после удаления аномальных наблюдений) позволяет сделать вывод, что имеет место статистическая связь. Предположительный вид связи - линейная прямая

Установление наличия корреляционной связи между признаками Х и Y методом аналитической группировки

Корреляционная связь - важнейший частный случай стохастической статистической связи, когда под воздействием вариации факторного признака Х закономерно изменяются от группы к группе средние групповые значения результативного признака Y (усредняются результативные значения , полученные под воздействием фактора ). Для выявления наличия корреляционной связи используется метод аналитической группировки.

Вывод:

Результаты выполнения аналитической группировки предприятий по факторному признаку Среднегодовая стоимость основных производственных фондов даны в табл. 2.2 Рабочего файла, которая показывает, что с увеличением значений факторного признака Х закономерно увеличиваются средние групповые значения результативного признака . Следовательно, между признаками Х и Y прямая связь.

 
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