Корреляционно-регрессионный исследование показателей производственно-хозяйственной деятельности предприятий машиностроения
Контрольная работа - Менеджмент
Другие контрольные работы по предмету Менеджмент
блица 1.7 (б) - Без выбросов
Далее копируем исходные данные на третий лист. Исходные данные у нас содержаться в диапазоне А1:D54, ячейки с выбросом закрашены голубым цветом, рядом находится диапазон G1:J50 очищенный от выбросов.
2. Описательная статистика
Далее копируем таблицу без выбросов на следующий лист
С помощью инструмента Описательная статистика пакета анализа выполняем статистическую обработку многомерной выборки.
Нажимаем на кнопку Анализ Данных. Откроется окно диалога Анализ данных, а именно Инструменты анализа в которых мы выбираем Описательная статистика (Рис.2.1).
Рис. 2.1 - Анализ данных
Далее в описательной статистике вводим Входной интервал (диапазон ячеек, занимаемых элементами многомерной выборки вместе с заголовками это диапазон A1:D50), ставим галочку Метки в первой строке, так как в нашем диапазоне первая строка это название столбцов, и вводим Выходной интервал (это ячейка F2), а также ставим галочку Итоговая статистика.
Рис. 2.2 - Заполнения Описательной статистики
Далее нажимаем кнопку ОК и получаем результаты работы описательной статистики, которые представлены в таблице 2.1
Таблица 2.1 - Вывод итогов описательной статистики
По данным описательной статистики мы видим что у Х4 среднее, стандартная ошибка и мода почти равны между собой, эксцесс и асимметричность не близки к нулю. У Х8 среднее, стандартная ошибка и мода не равны между собой, эксцесс и асимметричность не близки к нулю. У Х13 среднее, стандартная ошибка и мода не равны между собой, эксцесс и асимметричность не близки к нулю. У Y3 среднее, стандартная ошибка и мода не равны между собой, эксцесс и асимметричность не близки к нулю.
3. Гистограмма
Основой для выдвижения гипотезы о том, что случайная величина подчиняется нормальному закону распределения, может быть внешний вид гистограммы и значения числовых характеристик. Если близки по значению оценки выборочного среднего, моды и медианы, а оценки асимметричности и эксцесса незначительно отличаются от нуля, то случайная величина подчиняется нормальному закону распределения.
Далее копируем таблицу без выбросов на следующий лист.
Гистограмма строится для результативного признака с помощью инструмента Гистограмма пакета анализа. Для построения гистограммы следует установить курсор на свободную ячейку, нажать на кнопку Анализ данных в появившемся окне (Инструменты анализа) выбираем Гистограмма.
Рис. 3.1 - Диалоговое окно Гистограмма
Гистограммы для фактических (Х4 Х8 Х13) и результативного (Y3) признаков построены с помощью инструмента Гистограмма пакета анализа и представлены на рис. 3.2а, рис. 3.2б, рис. 3.2в, рис. 3.2 г.
Рис. 3.2а - Х4 Форма гистограммы свидетельствует о том, что трудоемкость единицы продукции не подчиняется нормальному закону распределения
Аналогично для всех остальных массивов элементов делаем гистограммы
Рис. 3.2б Х8
Форма гистограммы свидетельствует о том, что премии и вознаграждения на одного работника не подчиняется нормальному закону распределения.
Рис. 3.2в Х13
Форма гистограммы свидетельствует о том, что среднегодовой фонд заработной платы ППП не подчиняется нормальному закону распределения.
Рис. 3.2г Y3
Форма гистограммы свидетельствует о том, что рентабельность не подчиняется нормальному закону распределения.
4. Корреляционный анализ данных наблюдений
Корреляционный анализ - метод обработки статистических данных, с помощью которого измеряется теснота связи между двумя или более переменными. Корреляционный анализ тесно связан с регрессионным анализом, с его помощью определяют необходимость включения тех или иных факторов в уравнение множественной регрессии, а также оценивают полученное уравнение регрессии на соответствие выявленным связям.
Копируем диапазон элементов без выброса на следующий лист Для того что бы вычислить корреляционную матрицу, содержащую коэффициенты парной корреляции многомерной выборки, используем инструмент Корреляция пакета анализа.
Рис. 4.1 - Окно диалога инструмента Корреляция
Далее нажмем ОК и получим, Матрица коэффициентов парной корреляции, которая представлена на рисунке 4.2.
Рис. 4.2 - Матрица коэффициентов парной корреляции
Коэффициент множественной корреляции служит критерием оценки точности функции регрессии. Чем его значение ближе к единице, тем сильнее факторные признаки влияют на результативный признак.
На практике чаще используют упрощенный критерий оценки тесноты связи, представленный в таблице 4.1.
Таблица 4.1 - Количественный критерий оценки тесноты связи
|rxy|Характер связидо 0,3слабаяот 0,3 до 0,5умереннаяот 0,5 до 0,7заметнаяот 0,7 до 0,9сильнаяот 0,9 до 0,99очень сильная
Связь между премии и вознаграждения на одного работника и рентабельностью сильная.
5. Регрессионный анализ статистических данных
Регрессия - это односторонняя стохастическая зависимость, устанавливающая соответствие между случайными переменными. Если исследуют стохастическую зависимость переменной от , то устанавливают регрессию на (в противном случае регрессию на ). Односторонняя стохастическая зависимость выражается с помощью функции регрессии или просто регрессии.
Парный л?/p>