СодержаниеИсходные данные для выполнения курсовой работы на тему:
«Корреляционно-регрессионный анализ важнейших производственно-экономических показателей работы транспортных предприятий»
Вариант 194
В таблице приведены исходные данные по 12-ти судоходным транс-портным предприятиям: объем перевозок сухогрузов, средняя доходная став-ка за перевозку 1 тонны груза, доходы от перевозок грузов и суммарные до-ходы предприятия. Суммарные доходы транспортного предприятия включа-ют, доходы от перевозки сухогрузов, доходы от выполнения судоремонтных работ, доходы от выпуска промышленной продукции и доходы от прочих ви-дов деятельности транспортного предприятия.
№ пред при-ятия 1999 г. 2000 г.
Доходная ставка за перевозку 1 тонны груза, руб./т (d0) Объем переве-зенного груза, т (G0 ) Доходы за перевозку, тыс.руб. (D0) Суммар-ные дохо-ды пред-приятия, тыс.руб. Доходная ставка за перевозку 1 тонны груза, руб/т (d1) Объем переве-зенного груза, т (G1) Доходы за перевозку, тыс.руб. (D1) Суммар-ные дохо-ды пред-приятия, тыс.руб.
1 38,4 18117 695,7 862,0 46,8 21314 997,5 1117,0
2 32,5 18760 609,7 760,0 39,6 22071 874,0 978,0
3 48,0 16564 795,1 986,0 58,5 Г 19487 1140,0 1276,0
4 33,2 17745 589,1 636,0 40,5 20877 845,5 888,0
5 58,0 16904 980,4 1058,0 63,0 17794 1121,0 1171,0
6 49,7 19554 971,8 1048,0 54,0 20583 1111,5 1205,0
7 37,3 17827 664,9 743,0 40,5 18765 760,0 896,0
8 33,9 17764 602,2 674,0 36,9 18699 690,0 814,0
9 59,6 18524 1104,0 1215,0 64,8 19498 1263,5 1490,0
10 78,3 9215 721,5 757,0 90,0 10239 921,5 990,0
11 39,9 8627 344,2 367,0 45,9 20697 950,0 1017,0
12 48,5 19460 943,8 993,0 55,8 21622 1206,5 1290,0
Содержание:
Исходные данные для выполнения курсовой работы на тему: 2
Введение 4
1. Характеристики корреляционно-регрессионных методов анализа 5
2. Измерение степени тесноты корреляционной связи и расчет параметров уравнения регрессии 9
2.1. Проверка первичных данных на однородность 9
2.2. Построим групповую таблицу и диаграмму 10
2.3 Предположение наличия линейной связи 11
2.4 Рассчитаем коэффициент детерминации 12
2.5 Расчет коэффициента эластичности 13
Заключение 13
Список литературы 14
Приложение 15ВведениеВведение
Корреляционной связью называют важнейший частный случай стати-стической связи, состоящий в том, что разным значениям од¬ной переменной соответствуют различные средние значения другой. С изменением значения признака х закономерным образом изменя¬ется среднее значение признака у; в то время как в каждом отдель¬ном случае значение признака у (с различны-ми вероятностями) может принимать множество различных значений.
Статистическая связь между двумя признаками (переменными величи-нами) предполагает, что каждый из них имеет случайную, вариацию индиви-дуальных значений относительно средней вели¬чины. Если же такую вариа-цию имеет лишь один из признаков, а значения другого являются жестко де-терминированными, то гово¬рят лишь о регрессии, но не о статистической (тем более корреля¬ционной) связи. Например, при анализе динамических ря-дов мож¬но измерять регрессию уровней ряда урожайности (имеющих слу¬чайную колеблемость) на номера лет. Но нельзя говорить о корре¬ляции меж-ду ними и применять показатели корреляции с соответствующей им интер-претацией.
Корреляционная связь между признаками может возникать раз¬ными путями. Важнейший путь – причинная зависимость результа¬тивного призна-ка (его вариации) от вариации факторного признака. Совершенно иная ин-терпретация необходима при изучении кор¬реляционной связи между двумя следствиями общей причины. Третий путь возникновения корреляции – взаимосвязь призна¬ков, каждый из которых и причина, и следствие.
Целью исследования является изучение корреляционно-регрессионный анализ важнейших производственно-экономических показателей работы транспортных предприятий
1. Характеристики корреляционно-регрессионных методов анализа
Корреляционная связь является статистической, пер¬вым условием воз-можности ее изучения является общее условие всякого статистического ис-следования: наличие данных по доста¬точно большой совокупности явлений. По отдельным явлениям можно получить совершенно превратное представ-ление о связи признаков, ибо в каждом отдельном явлении значения призна-ков кроме закономерной составляющей имеют случайное отклонение (вариа-цию).
Какое именно число явлений достаточно для анализа корреля¬ционной и вообще статистической связи, зависит от цели анализа, требуемой точности и надежности параметров связи, от числа фак¬торов, корреляция с которыми изучается. Обычно считают, что число наблюдений должно быть не менее чем в 5-6, а лучше - не менее чем в 10 раз больше числа факторов. Еще луч-ше, если число на¬блюдений в несколько десятков или в сотни раз больше числа фак¬торов, тогда закон больших чисел, действуя в полную силу, обеспе¬чивает эффективное взаимопогашение случайных отклонений от закономер-ного характера связи признаков.
Вторым условием закономерного проявления корреляционной связи служит условие, обеспечивающее надежное выражение закономерности в средней величине. Кроме уже указанного большого числа единиц совокупно-сти для этого необходима достаточная каче¬ственная однородность совокуп-ности. Нарушение этого условия может извратить параметры корреляции.
Иногда как условие корреляционного анализа выдвигают необ¬ходимость подчинения распределения совокупности по результатив¬ному и факторным признакам нормальному закону распределения вероятностей. Это условие связано с применением метода наимень¬ших квадратов при расчете параметров корреляции: только при нормальном распределении метод наи-меньших квадратов дает оцен¬кЛитератураСписок литературы
1. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики – М.: Финансы и статистика, 1999
2. Курс социально-экономической статистики // под ред. Назарова – М.: Финстатинформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2000
3. Социальная статистика // под ред. Елисеевой И.И. – М.: Финансы и статистика, 1999
4. Экономическая статистика // под ред. Иванова Ю.Н. – М.: ИНФРА-М, 1999
|
|
