Однофакторная модель корреляционно-регрессионного анализа

Лабораторная работа

По дисциплине «Компьютеризация экономических расчетов»

На тему «Однофакторная модель корреляционно-регрессионного анализа»

Вариант 1

Выполнила ст. гр. ЭУПэ-2-19

Якубова А.

Проверила: Абдужалиева Э. Д.

[pic 1]

Этапы выполнения работы:

1. Ввод исходных данных;
2. Построить поле корреляции и определить форму связи;
3. Выбрать вид уравнения регрессии и определить его параметры;
4. Создать сводную таблицу расчетов;
5. Определить общую, факторную и остаточную дисперсию и соответствующие им среднеквадратичные отклонения;
6. Определить коэффициент детерминации и индекс корреляции;
7. Определить тесноту связи между факторным и результатирующим признаком по коэффициенту корреляции;
8. Оценка значимости коэффициента регрессии по t-критерию Стьюдента;
9. Оценка значимости коэффициента корреляции по t-критерию Стьюдента;
10. Оценка общего качества уравнения регрессии по f-критерию Фишера;

Исходные данные:

        Некая компания по производству электрических вентиляторов

провела эксперимент по продаже своего наиболее популярного потолочного

вентилятора по различным ценам (в долларах) в течение одной недели в 15

разных городах (примерно одинаковых по количеству населения, климату…)

для изучения спроса. Эксперимент дал следующие результаты:

X: цена, в долларах США

Y: количество проданных вентиляторов, тыс.шт

• Поле корреляции

Совокупность точек результативного и факторного признаков называется полем корреляции.

На основании поля корреляции можно выдвинуть гипотезу (для генеральной совокупности) о том, что связь между всеми возможными значениями X и Y носит линейный характер.

Линейное уравнение регрессии имеет вид y = a1x + a0

Построим поле корреляции для определения связи между ценой и количеством проданных вентиляторов:

[pic 2]
Рис.1. Корреляционное поле между ценой и количеством проданных вентиляторов

        Используя поле корреляции определяем наличие, направление и форму связи.

        Результативный признак Y с уменьшением факторного признака X равномерно увеличивается, т. е. имеется обратная зависимость.

Для расчета параметров регрессии построим расчетную таблицу (табл. 1)