Змістові теорії мотивування

[pic 1]

Коефіціент кореляції Пірсона

Коефіціент кор.

rxy

0,541896372

Слабка пряма кореляція

y = 0,479x + 1078,2

R² = 0,2937

Коефіціент кор.

КОРРЕЛ

0,541896372

Слабка пряма кореляція

rxy2

0,293651678

Переконатися:

rxy2=R2

і=1,2,…,n

n=15

[pic 2][pic 3]

Місяці

X(ціна)

Y(ціна)

Xi-Xсер

Yi-Yсер

D^2

E^2

D*E

1

100

1106

-45,06666667

-41,7333

2031,004

1741,671

1880,782222

2

116

1119

-29,06666667

-28,7333

844,8711

825,6044

835,1822222

3

118

1123

-27,06666667

-24,7333

732,6044

611,7378

669,4488889

4

125

1136

-20,06666667

-11,7333

402,6711

137,6711

235,4488889

5

129

1142

-16,06666667

-5,73333

258,1378

32,87111

92,11555556

6

130

1149

-15,06666667

1,266667

227,0044

1,604444

-19,08444444

7

134

1151

-11,06666667

3,266667

122,4711

10,67111

-36,15111111

8

146

1167

0,933333333

19,26667

0,871111

371,2044

17,98222222

9

159

1176

13,93333333

28,26667

194,1378

799,0044

393,8488889

10

167

1149

21,93333333

1,266667

481,0711

1,604444

27,78222222

11

171

1136

25,93333333

-11,7333

672,5378

137,6711

-304,2844444

12

183

1199

37,93333333

51,26667

1438,938

2628,271

1944,715556

13

126

1159

-19,06666667

11,26667

363,5378

126,9378

-214,8177778

14

195

1126

49,93333333

-21,7333

2493,338

472,3378

-1085,217778

15

177

1178

31,93333333

30,26667

1019,738

916,0711

966,5155556

Xсер

Yсер

Середні

145,0666667

1147,733333

Суми

11282,93

8814,933

5404,266667

[pic 4]

Місяці

X(ціна)

Y(ціна)

Yпрогноз

1

100

1236

1355

2

116

1365

1447

3

118

1399

1458

4

125

1456

1498

5

129

1499

1521

6

130

1500

1527

7

134

1588

1550

8

146

1593

1619

9

159

1689

1693

10

167

1726

1739

11

171

1799

1762

12

183

1800

1831

13

126

1900

1504

14

195

1850

1900

15

177

1800

1797

y = 5,7362x + 781,2

R2

0,66

R² = 0,66

r

0,81240384

Функція ЛИНЕЙН(статис)

5,736244712

781,1954338

1,141796032

168,570759

0,660036122

121,2828909

Коефіціент Фішера

25,23935674

13

371259,3182

191224,0152

Сума кв. відхилень

Багатофакторні задачі. Застосування ЛИНЕЙН.

1. Кореляційна матриця(трикутна)

Метод Фаррара-Глобера встановлення колінеарності

Y

X1

X2

X3

X1

X2

X3

Y

Y2

Y

1

1

35

200

2200

2057

X1

0,087

1

1

58

199

2150

2105

X2

0,603

0,04

1

1

62

195

2120

2075

X3

0,657

0,07

0,781

1

1

65

190

2100

2034

2. Побудова моделі за допомогою функції ЛИНЕЙН

2

70

205

2300

2194

Y2=a3*X3+a2*X2+a0

1

78

215

2200

2313

а3

а2

а0

2

82

210

2300

2273

9,857559

2,509

-2,41

1

75

218

2550

2335

8,180219

4,295

1456

1

70

203

2000

2174

0,452014

184,6

#Н/Д

1

50

200

1700

2095

3,711891

9

#Н/Д

2

25

190

1850

1933

253048,8

3E+05

#Н/Д

1

20

180

1940

1822

Y2=9,857559*X3+2,509*X2-2,41

50

90

1010

3. Прогноз

60

100

1134

4. Матриці попарних кореляцій

Rx2x3

Rx2x3 повна

Rповна=R=RT-E

1

1

0,781

1

0,781176

0,781176

1

0,781

1

0,781176

1

n=12

m=кількість факторів =2

k=m(m-1)/2=1

det

0,39

хі2 обчислене

8,951

хі2 табличне

3,841

Нерівність x2>x2табл виконується

Висновок: мультиколінеарність факторів доведена

але ми нехтуємо мультиколінеарністю з неекономічний(соціальних) причин