Методы корреляционного и регрессионного анализа в экономических исследованиях - (реферат)
Методы корреляционного и регрессионного анализа в экономических исследованиях - (реферат)
Дата добавления: март 2006г.
Кафедра математической статистики и эконометрики
Расчетная работа №2
По курсу:
“Математическая статистика”
по теме:
“ Методы корреляционного и
регрессионного анализа
в экономических исследованиях. ”
Группа: ДИ 202
Студент: Шеломанов Р. Б.
Руководитель: Шевченко К. К.
Москва 1999
Исходные данные. Вариант 24.
х1
х2
х3
х4
х5
х6
199, 6
0, 23
0, 79
0, 86
0, 21
15, 98
598, 1
0, 17
0, 77
1, 98
0, 25
18, 27
71, 2
0, 29
0, 80
0, 33
0, 15
14, 42
90, 8
0, 41
0, 71
0, 45
0, 66
22, 76
82, 1
0, 41
0, 79
0, 74
0, 74
15, 41
76, 2
0, 22
0, 76
1, 03
0, 32
19, 35
119, 5
0, 29
0, 78
0, 99
0, 89
16, 83
21, 9
0, 51
0, 62
0, 24
0, 23
30, 53
48, 4
0, 36
0, 75
0, 57
0, 32
17, 98
173, 5
0, 23
0, 71
1, 22
0, 54
22, 09
74, 1
0, 26
0, 74
0, 68
0, 75
18, 29
68, 6
0, 27
0, 65
1, 00
0, 16
26, 05
60, 8
0, 29
0, 66
0, 81
0, 24
26, 20
355, 6
0, 01
0, 84
1, 27
0, 59
17, 26
264, 8
0, 02
0, 74
1, 14
0, 56
18, 83
526, 6
0, 18
0, 75
1, 89
0, 63
19, 70
118, 6
0, 25
0, 75
0, 67
1, 10
16, 87
37, 1
0, 31
0, 79
0, 96
0, 39
14, 63
57, 7
0, 38
0, 72
0, 67
0, 73
22, 17
51, 6
0, 24
0, 70
0, 98
0, 28
22, 62
Где:
х1 – результативный признак – индекс снижения себестоимости продукции (%); х2 – фактор, определяющий результативный признак – трудоемкость единицы продукции (чел. /час) х3 – фактор, определяющий результативный признак – удельный вес рабочих в составе промышленно-производственного персонала; х4 – фактор, определяющий результативный признак – премии и вознаграждения на одного работника в % к зарплате (%); х5 – фактор, определяющий результативный признак – удельный вес потерь от брака (%); х6 – фактор, определяющий результативный признак – непроизводственные расходы (тыс. /руб. ).
Построение регрессионной модели.
Исходные данные требуется проверить на мультиколлинеарность (т. е. линейную зависимость между компонентами матрицы). Если|rxixj|>0, 8 (i, j=1...6; i<>j, тогда в одной регрессионной модели эти две переменные быть не могут, т. к. статистическая надежность модели будет мала. Из таблицы видно, что в одной регрессионной модели не могут находиться:
х1 и х4
х3 и х6
(Все таблицы находятся в приложениях к работе).
Зависимая переменная Y – X1
Проверка значимости коэффициентов уравнения заключается в сравнении tкр с tрасч. Как видно из полученных данных, на уровне значимости ? =0, 1 все коэффициенты и уравнение значимы, т. к. |tрасч|>tтабл(б, х). Значит уравнение статистически надежное.
Если взглянуть на коэффициент детерминации и критерий Дарбина-Уотсона, то можно сделать вывод, что модель достаточно надежна. О чем говорит и коэффициент детерминации: 45% результативного признака включается в модель.