Анализ и обобщение статистических данных экономики Республики Калмыкия
Курсовой проект - Экономика
Другие курсовые по предмету Экономика
µбестоимости:
(9.10)
Подставим данные в формулу (9.10) и определим цепную и базисную себестоимость телевизора:
Цепная:
Базисная:
Подставим данные в формулу (9.10) и определим цепную и базисную себестоимость холодильника:
Цепная:
Базисная:
Подставим данные в формулу (9.10) и определим цепную и базисную себестоимость стиральной машины:
Цепная:
Базисная:
Определим себестоимость продукции по формуле:
(9.11)
Подставим в формулу (9.11) и посчитаем:
Подставим данные в формулу (9.8) и получим:
9. КОРРЕЛЯЦИОННО РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ
Корреляционно регрессионный анализ как общее понятие включает в себя измерение тесноты, направления связи и установление аналитического выражения (формы) связи (регрессионный анализ).
Корреляционный анализ имеет своей задачей количественное определение тесноты связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи). Теснота связи количественно выражается величиной коэффициентов корреляции. Коэффициенты корреляции, представляя количественную характеристику тесноты связи между признаками, дают возможность определять полезность факторных признаков при построении уравнений множественной регрессии. Величина коэффициента корреляции служит также оценкой соответствия уравнения регрессии выявленным причинно-следственным связям.
Регрессионный анализ заключается в определении аналитического выражения связи, в котором изменение одной величины обусловлено влиянием одной или нескольких независимых величин (факторов), а множество всех прочих факторов, также оказывающих влияние на зависимую величину, принимается за постоянные и средние значение. Регрессия может быть однофакторной (парной) и многофакторной (множественной).
Корреляционная зависимость является частным случаем стохастической зависимости, при которой изменение значений факторных признаков влечет за собой изменение среднего значения результативного признака. Корреляционная зависимость исследуется с помощью методов корреляционного и регрессионного анализов.
Основной предпосылкой применения корреляционного анализа является необходимостью подчинения совокупности значений всех факторных и результативного признаков к мерному нормальному закону распределения или близость к нему.
Целью регрессионного анализа является оценка функциональной зависимости условного среднего значения результативного признака от факторных. Основной предпосылкой регрессионного анализа является то, что только результативный признак подчиняется нормальному закону распределения, а факторные признаки могут иметь произвольный закон распределения.
По следующим данным о ВРП, численности активного населения и численности организаций необходимо определить зависимость между признаками:
Таблица 10.1
Расчетная таблица для определения уравнения регрессии
годЧислен.эк.
акт.населения
Числен.
Организаций
ВРП
2000
200012473452941196,465352845,5156372945295023747452273631301787043567641711116772,67200112564720365439,7735294632,215784926875676648
7593846433297516164784798369113943,152002125953717151564,4742298465,6159899710887086017,448162289936073237216266836813170656,662003120449563426741.2453712957,4137584916543670332,847955745137394448017865376152123787,682004133263702163783,4963465014,3178341723820125641,298404221038075070259523407779184881,552005121662147193224,1845392543,8124627842371834673,6483462363400397872913025203443,4155435,32006139752784234564,2126543268,2183873644502307362,4965317164232025256110161525113,385310,65итого1154340801585643,7134752879412479103164824246289.4645387487254743526764354789380,7385787,66
Система нормальных уравнений имеет вид:
Таким образом:
С целью расширения возможностей экономического анализа используются частные коэффициенты эластичности, определяемые по формуле:
(10.1)
Где - среднее значение соответствующего факторного признака;
- среднее значение результативного признака;
- коэффициент регрессии при соответствующем факторном признаке.
Рассчитаем коэффициент эластичности:
Частный коэффициент детерминации:
(10.2)
Где - парный коэффициент корреляции между результативным и i-м факторным признаками;
- соответствующий коэффициент уравнения множественной регрессии в стандартизированном масштабе.
Рассчитаем частный коэффициент детерминации:
- частный коэффициент детерминации для фактора
Множественный коэффициент детерминации представляющий собой множественный коэффициент корреляции в квадрате, характеризует, какая доля вариации результативного признака обусловлена изменением факторных признаков, входящих в многофакторную регрессионную модель. Для более точной оценки влияния каждого факторного признака на моделируемый используют - коэффициент, определяемый по формуле:
(10.3)
Где - коэффициент вариации соответствующего факторного признака.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Анализ и обобщение статистических данных заключительный этап статистического исследования, конечной целью которого является получение теоретических выводов ?/p>