Контрольная работа по "Математичне програмне забезпечення. Математична статистика"

Державний вищий навчальний заклад

«Українська академія банківської справи Національного банку України» Факультет банківських технологій

Кафедра економічної кібернетики

ПОЯСНЮВАЛЬНА ЗАПИСКА ДО РОЗРАХУНКОВОЇ РОБОТИ

з дисципліни "Математичне програмне забезпечення. Математична статистика"

(Варіант 2)

Виконала студентка 2 курсу групи ЕК-32                 О.О. Кармазіна Керівник к. ф.-м. н., доцент                 С.М. Братушка

Побудова та зміст документа відповідає

вимогам ДСТУ 3008-95                 С.М. Братушка

Суми – 2014

ЗМІСТ[pic 2][pic 3]

ВСТУП        3

1. МНОЖИННИЙ ЛІНІЙНИЙ РЕГРЕСІЙНИЙ АНАЛІЗ — ПОКРОКОВЕ        4

ВИКЛЮЧЕННЯ        4

1. КОМПОНЕНТНИЙ І ФАКТОРНИЙ АНАЛІЗ        21
2. КЛАСТЕРНИЙ АНАЛІЗ        33
3. ДИСКРИМІНАНТНИЙ АНАЛІЗ        65

ВИСНОВКИ        75

ВСТУП

Одним із найпотужніших інструментів обробки статистичної інформації є математичний програмний пакет компанії StatSoft «Statistica». Цей пакет належить до універсальних пакетів, що пропонують широкий діапазон статистичних методів, і в яких відсутня орієнтація на конкретну наочну область. Іншими універсальними статистичними пакетами є: SAS, SPSS, SYSTAT, Minitab, Statgraphics.

Пакет Statistica включає в себе можливість реалізації багатьох досліджень через поступове виконання певних операцій, зручний інтерфейс та різні ймовірнісні характеристики.

Програма обмежує вирішення складних задач та знаходження певних статистичних величин на рівні декількох операцій. При чому надається можливість як безпосереднього перегляду елементарних етапів дослідження (почергових кроків), так і просто отримання кінцевого результату.

Завдяки цьому програмному пакету можна вирішити ряд завдань в різних сферах діяльності людини (від економічної, статистичної до інженерної, математичної, прикладної). Програма передбачає ряд досліджень та аналізів. Легко можна дослідити тип розподілу вибірок, знайти всі можливі статистичні параметри. Також здійснюється дисперсійний, регресійний, логлінійний, кластер ний, факторний, канонічний, дискримінантний аналізи, нелінійне оцінювання, прогнозування тощо.

Метою даної розрахункової роботи є ознайомлення з додатковими можливостями пакету, що включають множинний лінійний регресійний аналіз, факторний, кластер ний та дискримінантний аналізи. Дослідження здійснюватимуться на основі заданих даних, пов’язаних зі статичними характеристиками і описами процесів у країнах.

1 МНОЖИННИЙ ЛІНІЙНИЙ РЕГРЕСІЙНИЙ АНАЛІЗ — ПОКРОКОВЕ ВИКЛЮЧЕННЯ

Постановка задачі.

Вивчається лінійна (в середньому) залежність результативної ознаки Y від п’яти факторних ознак — регресорів Х(1), Х(2), Х(3), Х(4), Х(5) за числовими даними, зібраними на п = 52 об'єктах. Числові значення ознак та їх назви приведені у додатку А.

Потрібно:

а) записати модель множинного лінійного регресійного аналізу ознаки Y і функцію регресії;

б) розрахувати матрицю (6х6) оцінок коефіцієнтів парної кореляції між ознаками і зробити висновок про силу лінійного зв'язку результативної ознаки з кожним з регресорів і про силу лінійного зв'язку кожної пари регресорів. Знайти колінеарні регресори (коефіцієнт кореляції між якими по модулю не менше значення 0,7 - 0,8). Матрицю (52 х 6) значень ознак зберегти для подальших завдань;

в) за наявності в рівнянні регресії хоча б одного незначущого коефіцієнта виключити той регресор, при якому коефіцієнт незначущий (модуль відповідної t-статистики найменший). Процедуру покрокового виключення регресорів продовжувати до тих пір, доки не буде одержано рівняння регресії зі значущими коефіцієнтами;