Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 14 Марта 2013 в 12:34, лабораторная работа

Краткое описание

При проведении статистического наблюдения за деятельностью предприятий корпорации получены выборочные данные по 32-м предприятиям, выпускающим однородную продукцию (выборка 10%-ная, механическая), о среднегодовой стоимости основных производственных фондов и о выпуске продукции за год.
В проводимом статистическом исследовании обследованные предприятия выступают как единицы выборочной совокупности, а показатели Среднегодовая стоимость основных производственных фондов и Выпуск продукции – как изучаемые признаки единиц.
Для проведения автоматизированного статистического анализа совокупности выборочные данные представлены в формате электронных таблиц процессора Excel в диапазоне ячеек B4:C35.

Прикрепленные файлы: 1 файл

отчет статистика3(1,2).docx

— 642.43 Кб (Скачать документ)

Возможности инструмента Мастер диаграмм позволяют быстро производить построение и анализ адекватности регрессионных моделей, базирующихся на использовании различных видов зависимости между признаками X и Y.

Построение моделей осуществляется непосредственно на диаграмме рассеяния.

На диаграмме рассеяния отображается линия и уравнение регрессии, а также коэффициент детерминации R2.

В лабораторной работе уравнения регрессии  и их графики были построены для 5-ти видов зависимости между признаками и даны на диаграмме

Уравнения регрессии и  их графики

 

 

Уравнения регрессии и соответствующие  им коэффициент детерминации R2 даны в следующей таблице:

Регрессионные модели связи3

Вид уравнения

Уравнение регрессии

Коэффициент

детерминации R2

Линейное

У=1,0894х-44,30

0,8339

Полином 2-го порядка

У=0,0006х²+0,6816х+21,986

0,8353

Полином 3-го порядка

У=0х³-0,0119х²+4,8267х-421,85

0,8381

Степенное

У=0,4087х

0,8372

Экспоненциальное

У=96,534е

0,8272


 

Выбор наиболее адекватного уравнения  регрессии определяется максимальным значением коэффициента детерминации R2: чем ближе значение R2 к единице, тем более точно регрессионная модель соответствует фактическим данным

Вывод: Максимальное значение коэффициента детерминации R2 =0,8381

Вид искомого уравнения регрессии  – У=0,00х³-0,0119х²+4,8267х-421,85

Это уравнение регрессии и его  график приведены на отдельной диаграмме  рассеяния 

Вместе  с тем, так как значения коэффициентов R2 кубического и линейного уравнения расходятся очень незначительно (на величину0,0042), а для показателей тесноты связи имеет место неравенство , то в качестве адекватного уравнения регрессии может быть принято линейное уравнение У=1,0894х-44,30, совпадающее с найденным с помощью инструмента Регрессия надстройки Пакет анализа.

 

1 Все статистические показатели представляются с точностью до 2-х знаков после запятой.

2 Выводы должны раскрывать экономический смысл результатов проведенного статистического анализа совокупности предприятия, поэтому ответы на поставленные вопросы задач 1-6, должны носить экономический характер со ссылками на результаты анализа статистических свойств совокупности (п. 1-5 для выборочной совокупности и п. 1-3 для генеральной совокупности).

3 Коэффициенты уравнений необходимо задавать не в компьютерном формате, а в общепринятой десятичной форме чисел.


Информация о работе Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel