Автор работы: Пользователь скрыл имя, 19 Марта 2015 в 19:34, курсовая работа
При аналитической группировке присутствует пара взаимосвязанных признаков, где один из признаков, оказывающий влияние на другой называется факторным (Х), а другой, на который оказывается влияние - результативный (У). Задача состоит в изменении взаимосвязей между ними, то есть определение того, как они влияют друг на друга.
Все общественные явления, существующие в природе и обществе, органически связаны между собой, зависят друг от друга, дополняют друг друга, находятся в постоянном движении. Задача измерить взаимосвязь этих явлений.
Введение…………………………………………………………………..………3
Постановка задачи и исходные данные……………………...…..……5
Графическая схема алгоритма…………………………………….…....7
Программа на языке Паскаль………………………………………....16
Расчет параметров регрессионных зависимостей с помощью надстройки Пакет анализа и программы на языке Паскаль ….....20
График с исходными данными и регрессионными зависимостями…………………………………………………………...25
Внесение изменений в проект в СП Delphi…..……………………….26
Заключение……………………………………………………………………...33
Список использованных источников…………………………………….….34
begin
Sx:=Sx+x[i];
Sy:=Sy+y[i];
end;
xsr:=Sx/n;
ysr:=Sy/n;
{Вычисление дисперсии и
sqx:=0;
sqy:=0;
for i:=1 to n do
begin
sqx:=sqx+sqr(x[i]-xsr);
sqy:=sqy+sqr(y[i]-ysr);
end;
qy:=sqy/(n-1);
qx:=sqx/(n-1);
cqx:=sqrt(qx);
cqy:=sqrt(qy);
{Вычисление коэффициента
sr:=0;
for i:=1 to n do
begin
sr:=sr+(x[i]-xsr)*(y[i]-ysr)
end;
r:=sr/((n-1)*qx*qy);
if abs(r)>=0.5
then
begin
{Вычисление коэффициентов
S01:=0;
S02:=0;
S03:=0;
for i:=1 to n do
begin
p:=(1/x[i]);
S01:=S01+p;
S02:=S02+sqr(p);
S03:=S03+p*y[i]
end;
d1:=n*S02-sqr(S01);
a01:=(Sy*S02-S01*S03)/d1;
a11:=(n*S03-S01*Sy)/d1;
{Вычисление первой
sqy1:=0;
for i:=1 to n do
begin
p:=(1/x[i]);
yp[i]:=a01+a11*p;
Str(yp[i]:7:3,b1);
StringGrid3.Cells[0,i-1]:=(b1)
sqy1:=sqy1+sqr(y[i]-yp[i]);
end;
{Вычисление коэффициентов
S11:=0;
S12:=0;
S13:=0;
for i:=1 to n do
begin
t:=sqr(ln(x[i]));
S11:=S11+t;
S12:=S12+sqr(t);
S13:=S13+t*y[i]
end;
d2:=n*S12-sqr(S11);
a02:=(Sy*S12-S11*S13)/d2;
a12:=(n*S13-S11*Sy)/d2;
{Вычисление второй
sqy2:=0;
for i:=1 to n do
begin
t:=sqr(ln(x[i]));
yt[i]:=a02+a12*t;
Str(yt[i]:7:3,b2);
StringGrid4.Cells[0,i-1]:=(b2)
sqy2:=sqy2+sqr(y[i]-yt[i])
end;
{Вычисление остаточных
qy1:=sqy1/(n-1);
qy2:=sqy2/(n-1);
{Вычисление коффициента Фишера - блок J-K}
f1:=qy/qy1;
f2:=qy/qy2;
if f1>f2
then
begin
Label4.Caption:='Первая регрессия лучше';
end
else
begin
Label4.Caption:='Вторая регрессия лучше';
end;
end
else
begin
Label4.Caption:='Cвязь между x и y слабая'
end;
Button2.Show;
StringGrid3.Show;
StringGrid4.Show;
Edit2.Text:=FloatToStr(f1);
Edit3.Text:=FloatToStr(f2);
Edit4.Text:=FloatToStr(qy1);
Edit5.Text:=FloatToStr(qy2);
Edit2.Show;
Edit3.Show;
Edit4.Show;
Edit5.Show;
Label5.Show;
Label6.Show;
Label7.Show;
Label8.Show;
Image1.Show;
Image2.Show;
Label9.Show;
label10.Show;
Image3.Hide;
end;
procedure TForm1.Edit1Change(Sender: TObject);
var
i:integer;
begin
for i:=1 to StringGrid3.RowCount do
StringGrid3.Cells[0,i-1]:='';
for i:=1 to StringGrid4.RowCount do
StringGrid4.Cells[0,i-1]:='';
Edit2.Text:='';
Edit3.Text:='';
Edit4.Text:='';
Edit5.Text:='';
Label4.Caption:='';
Button2.Hide;
end;
procedure TForm1.Button3Click(Sender: TObject);
begin
Form2.Show;
end;
procedure TForm1.Button2Click(Sender: TObject);
begin
Form3.Show;
end;
Проведенные расчеты с результатами данных:
Райпо |
Освоение денежных доходов, млн. р. |
Объем розничного товарообо-рота и платных услуг, млн. р. |
|
Значение первой регрессии |
|
Значение второй регрессии | |
Белыничское |
6444 |
17417 |
0,000155183 |
15231,77 |
76,92877003 |
18058,65 | |
Бобруйское |
3893 |
14313 |
0,000256871 |
14590,78 |
68,34222004 |
14074,07 | |
Быховское |
8061 |
24280 |
0,000124054 |
15427,99 |
80,90629927 |
19904,42 | |
Глусское |
5183 |
14084 |
0,000192938 |
14993,78 |
73,1561922 |
16307,99 | |
Горецкое |
10464 |
26159 |
9,55657E-05 |
15607,56 |
85,66790981 |
22114,04 | |
Дрибинское |
2390 |
8215 |
0,00041841 |
13572,52 |
60,51359782 |
10441,21 | |
Кировское |
7187 |
19216 |
0,00013914 |
15332,89 |
78,85491713 |
18952,48 | |
Климовичское |
2804 |
13226 |
0,000356633 |
13961,93 |
63,02458114 |
11606,43 | |
Кличевское |
3286 |
11138 |
0,000304321 |
14291,67 |
65,56831266 |
12786,84 | |
Костюковичское |
1419 |
9098 |
0,000704722 |
11767,76 |
52,67432073 |
6803,40 | |
Краснопольское |
5500 |
10147 |
0,000181818 |
15063,87 |
74,17521432 |
16780,87 | |
Круглянское |
369 |
3125 |
0,002710027 |
-872,66 |
34,93751697 |
-1427,34 | |
Могилевское |
2453 |
8476 |
0,000407664 |
13640,26 |
60,91907157 |
10629,37 | |
Мстиславское |
6215 |
22518 |
0,000160901 |
15195,72 |
76,29535102 |
17764,71 | |
Осиповичское |
5654 |
17398 |
0,000176866 |
15095,09 |
74,65164836 |
17001,96 | |
Славгородское |
2195 |
9627 |
0,000455581 |
13338,21 |
59,19667157 |
9830,09 | |
Хотимское |
3979 |
11271 |
0,000251319 |
14625,77 |
68,70397021 |
14241,94 | |
Чаусское |
2164 |
7362 |
0,000462107 |
13297,07 |
58,97800159 |
9728,62 | |
Чериковское |
3753 |
13123 |
0,000266454 |
14530,37 |
67,73801585 |
13793,69 | |
Шкловское |
2728 |
9123 |
0,000366569 |
13899,30 |
62,58904773 |
11404,32 | |
Кричевское |
5562 |
18355 |
0,000179791 |
15076,65 |
74,36842651 |
16870,53 |
Первая регрессия |
Вторая регрессия | ||||||
а0 |
16209,96022 |
а0 |
-17640,0523 | ||||
а1 |
-6303485,349 |
а1 |
464,0488032 | ||||
Среднее по х |
4367 |
Остаточная дисперсия первой регрессии |
23916204,27 | ||||
Среднее по у |
13698,5 |
Остаточная дисперсия второй регрессии |
8550420,068 | ||||
Дисперсия по у |
35939070,9 |
Коэффициент Фишера для первой регрессии |
1,502707975 | ||||
Коэффициент Фишера второй регрессии |
4,203193599 | ||||||
Проведенные расчеты в разрезе формул:
Райпо |
Освоение денежных доходов, млн. р. |
Объем розничного товарообо-рота и платных услуг, млн. р. |
|
Значение первой регрессии |
|
Значение второй регрессии |
Белыничское |
6444 |
17417 |
=1/B2 |
=$F$24+$F$25*D2 |
=LN(B2)*LN(B2) |
=$H$24+$H$25*F2 |
Бобруйское |
3893 |
14313 |
=1/B3 |
=$F$24+$F$25*D3 |
=LN(B3)*LN(B3) |
=$H$24+$H$25*F3 |
Быховское |
8061 |
24280 |
=1/B4 |
=$F$24+$F$25*D4 |
=LN(B4)*LN(B4) |
=$H$24+$H$25*F4 |
Глусское |
5183 |
14084 |
=1/B5 |
=$F$24+$F$25*D5 |
=LN(B5)*LN(B5) |
=$H$24+$H$25*F5 |
Горецкое |
10464 |
26159 |
=1/B6 |
=$F$24+$F$25*D6 |
=LN(B6)*LN(B6) |
=$H$24+$H$25*F6 |
Дрибинское |
2390 |
8215 |
=1/B7 |
=$F$24+$F$25*D7 |
=LN(B7)*LN(B7) |
=$H$24+$H$25*F7 |
Кировское |
7187 |
19216 |
=1/B8 |
=$F$24+$F$25*D8 |
=LN(B8)*LN(B8) |
=$H$24+$H$25*F8 |
Климовичское |
2804 |
13226 |
=1/B9 |
=$F$24+$F$25*D9 |
=LN(B9)*LN(B9) |
=$H$24+$H$25*F9 |
Кличевское |
3286 |
11138 |
=1/B10 |
=$F$24+$F$25*D10 |
=LN(B10)*LN(B10) |
=$H$24+$H$25*F10 |
Костюковичское |
1419 |
9098 |
=1/B11 |
=$F$24+$F$25*D11 |
=LN(B11)*LN(B11) |
=$H$24+$H$25*F11 |
Краснопольское |
5500 |
10147 |
=1/B12 |
=$F$24+$F$25*D12 |
=LN(B12)*LN(B12) |
=$H$24+$H$25*F12 |
Круглянское |
369 |
3125 |
=1/B13 |
=$F$24+$F$25*D13 |
=LN(B13)*LN(B13) |
=$H$24+$H$25*F13 |
Могилевское |
2453 |
8476 |
=1/B14 |
=$F$24+$F$25*D14 |
=LN(B14)*LN(B14) |
=$H$24+$H$25*F14 |
Мстиславское |
6215 |
22518 |
=1/B15 |
=$F$24+$F$25*D15 |
=LN(B15)*LN(B15) |
=$H$24+$H$25*F15 |
Осиповичское |
5654 |
17398 |
=1/B16 |
=$F$24+$F$25*D16 |
=LN(B16)*LN(B16) |
=$H$24+$H$25*F16 |
Славгородское |
2195 |
9627 |
=1/B17 |
=$F$24+$F$25*D17 |
=LN(B17)*LN(B17) |
=$H$24+$H$25*F17 |
Хотимское |
3979 |
11271 |
=1/B18 |
=$F$24+$F$25*D18 |
=LN(B18)*LN(B18) |
=$H$24+$H$25*F18 |
Чаусское |
2164 |
7362 |
=1/B19 |
=$F$24+$F$25*D19 |
=LN(B19)*LN(B19) |
=$H$24+$H$25*F19 |
Чериковское |
3753 |
13123 |
=1/B20 |
=$F$24+$F$25*D20 |
=LN(B20)*LN(B20) |
=$H$24+$H$25*F20 |
Шкловское |
2728 |
9123 |
=1/B21 |
=$F$24+$F$25*D21 |
=LN(B21)*LN(B21) |
=$H$24+$H$25*F21 |
Кричевское |
5562 |
18355 |
=1/B22 |
=$F$24+$F$25*D22 |
=LN(B22)*LN(B22) |
=$H$24+$H$25*F22 |
Первая регрессия |
Вторая регрессия | ||
а0 |
16209,96022 |
а0 |
-17640,0523 |
а1 |
-6303485,349 |
а1 |
464,0488032 |
Среднее по х |
=СРЗНАЧ(B2:B22) |
Остаточная дисперсия первой регрессии |
=СУММ(I2:I22)/20 |
Среднее по у |
=СРЗНАЧ(C2:C22) |
Остаточная дисперсия второй регрессии |
=СУММ(J2:J22)/20 |
Дисперсия по у |
=СУММ(H2:H22)/20 |
Коэффициент Фишера для первой регрессии |
=F28/H26 |
Коэффициент Фишера второй регрессии |
=F28/H27 | ||
Проведенные расчеты в программе:
Вывод итогов по анализу данных первой регрессии:
ВЫВОД ИТОГОВ |
||||||||
Регрессионная статистика |
||||||||
Множественный R |
0,57839 |
|||||||
R-квадрат |
0,334535 |
|||||||
Нормированный R-квадрат |
0,29951 |
|||||||
Стандартная ошибка |
5017,465 |
|||||||
Наблюдения |
21 |
|||||||
Дисперсионный анализ |
||||||||
df |
SS |
MS |
F |
Значимость F |
||||
Регрессия |
1 |
2,4E+08 |
2,4E+08 |
9,55145 |
0,006021 |
|||
Остаток |
19 |
4,78E+08 |
25174952 |
|||||
Итого |
20 |
7,19E+08 |
||||||
Коэффициенты |
Стандартная ошибка |
t-статистика |
P-Значение |
Нижние 95% |
Верхние 95% |
Нижние 95,0% |
Верхние 95,0% | |
Y-пересечен |
16209,96 |
1363,516 |
11,88835 |
3,03 |
13356,09 |
19063 |
13356 |
19063 |
ПеременнX1 |
-6303485 |
2039605 |
-3,09054 |
0,00602 |
-1,1E+07 |
-20345 |
-1,1 |
-20345 |
Вывод итогов по анализу данных второй регрессии:
ВЫВОД ИТОГОВ |
||||||||
Регрессионная статистика |
||||||||
Множественный R |
0,872975 |
|||||||
R-квадрат |
0,762086 |
|||||||
Нормированный R-квадрат |
0,749564 |
|||||||
Стандартная ошибка |
3000,074 |
|||||||
Наблюдения |
21 |
|||||||
Дисперсионный анализ |
||||||||
df |
SS |
MS |
F |
Значимость F |
||||
Регрессия |
1 |
5,48E+08 |
5,48E+08 |
60,860 |
2,43E-07 |
|||
Остаток |
19 |
1,71E+08 |
9000442 |
|||||
Итого |
20 |
7,19E+08 |
||||||
Коэффициенты |
Стандартная ошибка |
t-статистика |
P-Значение |
Нижние 95% |
Верхние 95% |
Нижние 95,0% |
Верхние 95,0% | |
Y-пересеч |
-17640,1 |
4070,076 |
-4,33408 |
0,0003 |
-26158,8 |
-9121 |
-2615 |
-9121 |
ПеременX1 |
464,0488 |
59,48333 |
7,801325 |
2,43 |
339,5488 |
588,5 |
339,5 |
588,5 |