Экономико-статистический анализ деятельности СООО "Степове"
Курсовой проект - Экономика
Другие курсовые по предмету Экономика
я вероятной взаимосвязи двух или больше переменных.
Корреляционной связью называют важнейший частный случай статистической связи, состоящий в том, что разным значениям одной переменной соответствуют различные средние значения другой. С изменением значения признака х закономерным образом изменяется среднее значение признака у; в то время как в каждом отдельном случае значение признака у (с различными вероятностями) может принимать множество различных значений.
В регрессионном анализе рассматривается связь между одной переменной, которая называется зависимой переменной, или признаком, и несколькими другими, которые называются независимыми переменными.
Эта связь представляется с помощью математической модели, то есть уравнением, которое связывает зависимую переменную (у) с независимыми (х) с учетом множества соответствующих предположений.
Поскольку целью регрессионного анализа есть выявление влияния переменных Х на значение переменной У, последнюю еще называют откликом, или результативным фактором, а переменные х факторами, которые влияют на отклик.
Регрессионный анализ используется по двум причинам.
Во-первых, так как описание зависимости между переменными помогает установить наличие возможной причинной связи.
Во-вторых, получение аналитической зависимости между переменными дает возможность предусматривать будущие значения зависимой переменной по значениям независимых переменных.
Применение метода корреляции для анализа связи складывается из следующих последовательно решаемых вопросов:
- Установление причин связи;
- Отбор наиболее существенных признаков для анализа;
- Определение формы связи и подбор математического уравнения для выражения существенных связей;
- Расчет числовых характеристик корреляционной связи.
Уравнение, с помощью которого выражается аналитическая связь называется уравнением регрессии.
При проведении корреляционно регрессионного анализа нужно соблюдать этапы его проведения:
1.Качественный анализ сущности изучаемого явления
2.Постановка задач и выбор факторных и результативных признаков
3.Сбор статистического материала, его контроль
4.Установление аналитической формы связи, расчет параметров уравнения связи и других количественных характеристик
5.Определение тесноты связи
6.Оценка статистической надежности выборочных показателей связи
7.Интерпретация полученных характеристик, оформление результатов в виде таблиц и графиков.
В соответствии с сущностью корреляционной связи ее изучение имеет две цели:
измерение параметров уравнения, выражающего связь средних значений зависимой переменой со значениями независимой переменной (зависимость средних величин результативного признака от значений одного или нескольких факторных признаков);
измерение тесноты связи двух (или большего числа) признаков между собой.
Вторая задача специфична для статистических связей, а первая разработана для функциональных связей и является общей. Основным методом решения задачи нахождения параметров уравнения связи является метод наименьших квадратов (МНК).
Существуют также другие специфические задачи корреляционно-регрессионного метода, имеющих не формально математический, а содержательный характер:
задача выделения важнейших факторов, влияющих на результативный признак. Эта задача решается в основном на базе мер тесноты связи факторов с результативными признаками;
задача оценки хозяйственной деятельности по эффективности использования имеющихся факторов производства. Эта задача решается путем расчета для каждой единицы совокупности тех величин результативного признака, которые были бы получены при средней по совокупности эффективности использования факторов и сравнения их с фактическими результатами производства;
задача прогнозирования возможных значений результативного признака при задаваемых значениях факторных признаков. Такая задача решается путем подстановки ожидаемых, или планируемых, или возможных значений факторных признаков в уравнение связи и вычисления ожидаемых значений результативного признака;
задача подготовки данных, необходимых в качестве исходных для решения оптимизационных задач.
Для проведения регрессионного анализа используется статистическая функция ЛИНЕЙН.
Одновременно с вычислением параметров линейного уравнения регрессии (в том числе и множественной) функция ЛИНЕЙН может возвращать дополнительную регрессионную статистику.
В эту статистику входят:
SE1,...,SEn стандартные значения ошибок для коэффициентов m1,..., mn ;
SEb стандартное значение ошибки для постоянной b;
R2 - величина достоверности аппроксимации (коэффициентов детерминированности);
SEy стандартная ошибка для оценки Y;
F F-статистика, или F-отношение;
df количество степеней свободы (N-m-1);
SSрег регрессионная сумма квадратов;
SSост. остаточная сумма квадратов.
Для получения этой статистики нужно выделить диапазон клеток из пяти строк и количеством колонок, которое на единицу больше количества независимых переменных.
Кроме того, четвертый параметр функции ЛИНЕЙН может равняться единице.
После введения параметров надо, держа нажатыми клавиши Сtrl и Shift, нажать клавишу Еnter.
Ниже демонстрирует последовательность, в которой возвращается дополнительная регрессионная статистика в клетки рабочего листа при введении формулы с функцией ЛИНЕЙН в ве