СодержаниеИсходные данные 3
Задание 1. Регрессионно-корреляционный анализ. 4
Задание 2. Факторный анализ. 11
Задание 3. Компонентный анализ. 17
Задание 4. Дискриминаторный анализ и оптимальная группировка объектов. 22
Список литературы 27ВведениеЗадание 1. Регрессионно-корреляционный анализ.
Проведем многомерный корреляционно-регрессивный анализ с использованием пакета прикладных программ EXCEL/
Уравнение регрессии ищем в виде:
Используем автоматизированное вычисление множественного линейного уравнения связи (регрессии) с помощью EXCEL.
Получаем уравнение множественной связи:
Поскольку самый большой по модулю коэффициент этого уравнения регрессии 425,645, то основным признаком, определяющим уровень повышения рентабельность производства продукции, является повышение уровня фондоотдачи. Повышение уровня фондоотдачи на 1% изменяет индекс рентабельности производства на 4,256 процентных пункта.
Наиболее заметным фактором снижения рентабельности производства являются потери от брака. Повышение доли потерь на один пункт (0,01) уменьшает индекс динамики рентабельности на 0,929%.
С помощью пакета EXCEL значимость уравнения регрессии в целом оцениваем посредством F-критерия Фишера. По результатам дисперсионного анализа имеем
.
По таблице для уровня значимости = 0,05, к1 = 4, к2 = 20 - 4 - 1 = 15 находим . Так как , делаем вывод о значимости уравнения множественной регрессии.
С помощью пакета EXCEL установим тесноту связи признака-результата с признаками-регрессорами с помощью коэффициента множественной детерминации R2. По результатам регрессионной статистики R2 = 0,502 - это означает, что 50,2 % вариации результативного признака - рентабельности производства - объясняется вариацией факторных переменных, т.е. полученное уравнение не достаточно хорошо описывает изучаемую взаимосвязь между факторами.Литература1. Глинский В.В., Ионин В.Г. Статистический анализ. Учебное пособие. - М.: Филинъ, 1998.
2. Долженкова В.Г. Статистика цен. - Новосибирск: НГАЭиУ, 1996.
3. Дубров А.М., Мхитарян В.С, Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. - М.: Финансы и статистика, 1998.
4. Иванов А.Б. Методика анализа результатов обследования товарных рынков // Вопросы статистики, 1999, №3.
5. Ионин В.Г. Многомерные статистические методы. - Новосибирск: НГАЭиУ, 1998.
6. Коротков А.В. Статистическая методология маркетинговых исследования товарных рынков // Вопросы статистики, 1999, №3.
7. Статистика рынка товаров и услуг // Под ред. И.К. Беляковского. - М.: "Финансы и статистика", 1995.
8. Чирихин С.А. Рынок продовольственных товаров // Сибирская столица, 2001, №3.
|
