Реферат: Методы корреляционного и регрессионного анализа в экономических исследованиях

<p/><td/>   />

Кафедра математической статистики и эконометрики

Расчетная работа №2

По курсу:

“Математическая статистика”

по теме:

 

“ Методы корреляционного и

регрессионного анализа

в экономических исследованиях.”

Группа:ДИ 202

Студент:Шеломанов Р.Б.

Руководитель:Шевченко К.К.

Москва 1999

 

/>/>Исходные данные. Вариант 24.

х1

х2

х3

х4

х5

х6

199,6 0,23 0,79 0,86 0,21 15,98 598,1 0,17 0,77 1,98 0,25 18,27 71,2 0,29 0,80 0,33 0,15 14,42 90,8 0,41 0,71 0,45 0,66 22,76 82,1 0,41 0,79 0,74 0,74 15,41 76,2 0,22 0,76 1,03 0,32 19,35 119,5 0,29 0,78 0,99 0,89 16,83 21,9 0,51 0,62 0,24 0,23 30,53 48,4 0,36 0,75 0,57 0,32 17,98 173,5 0,23 0,71 1,22 0,54 22,09 74,1 0,26 0,74 0,68 0,75 18,29 68,6 0,27 0,65 1,00 0,16 26,05 60,8 0,29 0,66 0,81 0,24 26,20 355,6 0,01 0,84 1,27 0,59 17,26 264,8 0,02 0,74 1,14 0,56 18,83 526,6 0,18 0,75 1,89 0,63 19,70 118,6 0,25 0,75 0,67 1,10 16,87 37,1 0,31 0,79 0,96 0,39 14,63 57,7 0,38 0,72 0,67 0,73 22,17 51,6 0,24 0,70 0,98 0,28 22,62

Где:

х1– результативный признак – индекс снижениясебестоимости продукции (%);

х2– фактор, определяющий результативный признак – трудоемкость единицыпродукции (чел./час)

х3– фактор, определяющий результативный признак – удельный вес рабочих всоставе промышленно-производственного персонала;

х4– фактор, определяющий результативный признак – премии ивознаграждения на одного работника в % к зарплате (%);

х5– фактор, определяющий результативный признак – удельный вес потерь отбрака (%);

х6– фактор, определяющий результативный признак –непроизводственные расходы (тыс./руб.).

/>/> 

/>/>Построениерегрессионной модели.

 

Исходные  данныетребуется проверить на мультиколлинеарность (т.е. линейную зависимость между компонентамиматрицы). Если |rxixj|>0,8 (i,j=1..6; i<>j, тогда в одной регрессионной модели  эти две переменные быть не могут, т.к. статистическаянадежность модели будет мала. Из таблицы видно, что в одной регрессионной модели немогут находиться:

-     х1 и х4

-     х3 и х6

(Все таблицы находятся в приложениях к работе).

Зависимаяпеременная   Y – X1

Проверказначимости коэффициентов уравнения заключается в сравнении tкрс tрасч. Как видно из полученных данных, на уровне значимостиα=0,1 все коэффициенты и уравнение значимы, т.к.

|tрасч|>tтабл(α,υ). Значит уравнение статистически надежное.

Есливзглянуть на коэффициент детерминации и  критерий Дарбина-Уотсона, то можносделать вывод, что  модель достаточно надежна. О чем говорит и коэффициентдетерминации: 45% результативного признака включается в модель.