Методы корреляционного и регрессионного анализа в экономических исследованиях
Контрольная работа - Математика и статистика
Другие контрольные работы по предмету Математика и статистика
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.
х1х2х3х4х5х6199,60,230,790,860,2115,98598,10,170,771,980,2518,2771,20,290,800,330,1514,4290,80,410,710,450,6622,7682,10,410,790,740,7415,4176,20,220,761,030,3219,35119,50,290,780,990,8916,8321,90,510,620,240,2330,5348,40,360,750,570,3217,98173,50,230,711,220,5422,0974,10,260,740,680,7518,2968,60,270,651,000,1626,0560,80,290,660,810,2426,20355,60,010,841,270,5917,26264,80,020,741,140,5618,83526,60,180,751,890,6319,70118,60,250,750,671,1016,8737,10,310,790,960,3914,6357,70,380,720,670,7322,1751,60,240,700,980,2822,62
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(?,?). 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.