Многофакторная регрессионная модель прогнозирования товарооборота

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 28 Ноября 2013 в 20:16, лабораторная работа

Краткое описание

Цель: приобретение навыков построения многофакторной регрессионной модели и ее анализа на статистическую значимость.
Задача создания математических моделей некоторых объектов и явлений на основе экспериментов или наблюдений с целью их дальнейшего использования, например, для составления прогнозов, может быть успешно решена с помощью корреляционно-регрессионного анализа (КРА).

Скачать полностью (302.38 Кб) Сколько стоит заказать работу?
Прикрепленные файлы: 1 файл

Lab_rabN8_Mnogofaktornaya_regressionnaya_model_prognozirovaniya_q32ttqpgcfub (1).doc

— 690.50 Кб (Скачать документ)

(n — объем выборки, m— число объясняющих переменных в уравнении регрессии без свободного члена)

 

n

m = 1

m = 2

m = 3

m = 4

 

d1

du

d1

du

d1

du

d1

du

6

0,610

1,400

            

7

0,700

1,356

0,467

1,896

        

8

0,763

1,332

0,359

1,777

0,368

2,287

    

9

0,824

1,320

0,629

1,699

0,435

2,128

0,296

2,388

10

0,879

1,320

0,697

1,641

0,525

2,016

0,376

2,414

11

0,927

1,324

0,658

1,604

0,595

1,928

0,444

2,283

12

0,971

1,331

0,812

1,579

0,658

1,864

0,512

2,177

13

1,010

1,340

0,861

1,562

0,715

1,816

0,574

2,094

14

1,045

1,330

0,905

1,551

0,767

1,779

0,632

2,030

I5

1,077

1,361

0,946

1,543

0,814

1,750

0,685

1,977

16

1,106

1,371

0,982

1,539

0,857

1,728

0,734

1,935

17

1,133

1,381

1,015

1,536

0,897

1,710

0,779

1,900

18

1,158

1,391

1,046

1,535

0,933

1,696

0,820

1,872

19

1,180

1,401

1,074

1,536

0,967

1,685

0,859

1,848

20

1,201

1,411

1,100

1,537

0,998

1,676

0,894

1,828

21

1,221

1,420

1,125

1,538

1,026

1,669

0,927

1,812

22

1,239

1,429

1,147

1,541

1,053

1,664

0,958

1,797

23

1,257

1,437

1,168

1,543

1,078

1,660

0,986

1,785

24

1,273

1,446

1,188

1,546

1,101

1,656

1,013

1,775

25

1,288

1,454

1,206

1,550

1,123

1,654

1,038

1,767

26

1,302

1,461

1,224

1,553

1,143

1.652

1,062

1,759

27

1,316

1,469

1,240

1,556

1,162

1,651

1,084

1,753

28

1,328

1,476

1,255

1,560

1,181

1,650

1,104

1,747

29

1,341

1,483

1,270

1,563

1,198

1,650

1,124

1,743

30

1,352

1,489

1,284

1,567

1,214

1,650

1,143

1,739

31

1,363

1,496

1,297

1,570

1,229

1,650

1,160

1,735

32

1,373

1,502

1,309

1,574

1,244

1,650

1,177

1,732

33

1,383

1,508

1,321

1,577

1,258

1,651

1,193

1,730

34

1,393

1,514

1,333

1,580

1,271

l,652

1,208

1,728

35

1,402

1,519

1,343

1,584

1,283

1,653

1,222

1,726

36

1,411

1,525

1,354

1,587

1,295

1,654

1,236

1,724

37

1,419

1,530

1,364

1,590

1,307

1,655

1,249

1,723

38

1,427

1,535

1,373

1,594

1,318

1,656

1,261

1,722

39

1,435

1,540

1,382

1,597

1,328

1,658

1,273

1,722

40

1.442

1.544

1,391

1,600

1.338

1,659

1,285

1,721


1 Величину определителя можно вычислить при помощи математической функции Excel   МОПРЕД.

2 и -  числа степеней свободы, где m - число параметров уравнения регрессии,

n - объём выборки. Фактически  - число независимых переменных,


Информация о работе Многофакторная регрессионная модель прогнозирования товарооборота