Реферат: Исследования зависимости производства ликероводочных изделий от экономических показателей
Министерство Общего иПрофессионального Образования
Самарский Государственный Аэрокосмический Университет
Факультет экономики и управления
Кафедра менеджмента
Курсоваяработа по курсу
Исследования Систем Управления
на тему:
исследованиезависимости производства ликеро-водочных изделий с экономическими показателями
Студента 7факультета
3 курса
Станина А. В.
Научный руководитель
Газиев Н. У.
Самара 1996
<span Times New Roman",«serif»;mso-fareast-font-family: «Times New Roman»;mso-ansi-language:RU;mso-fareast-language:RU;mso-bidi-language: AR-SA">TOC o «1-3» Постановка задачи.… GOTOBUTTON _Toc373973396 PAGEREF _Toc373973396 3
Первичныйанализ исходных данных.… GOTOBUTTON _Toc373973397 PAGEREF _Toc373973397 3
Корреляционно-регрессионныйанализ.… GOTOBUTTON _Toc373973398 PAGEREF _Toc373973398 4
Способ1.… GOTOBUTTON _Toc373973399 PAGEREF _Toc373973399 4
Способ2.… GOTOBUTTON _Toc373973400 PAGEREF _Toc373973400 5
методпресс… GOTOBUTTON _Toc373973401 PAGEREF _Toc373973401 5
методисключения… GOTOBUTTON _Toc373973402 PAGEREF _Toc373973402 6
методглавных компонент… GOTOBUTTON _Toc373973403 PAGEREF _Toc373973403 6
прогнозирование… GOTOBUTTON _Toc373973404 PAGEREF _Toc373973404 7
заключение… GOTOBUTTON _Toc373973405 PAGEREF _Toc373973405 Ошибка!Закладка не определена.
<span Arial",«sans-serif»;mso-fareast-font-family: «Times New Roman»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»;mso-font-kerning:14.0pt; mso-ansi-language:RU;mso-fareast-language:RU;mso-bidi-language:AR-SA">Постановка задачи.
Определить существует ли зависимость между производством ликеро-водочных изделей (Y) и:
1- валовыйсбор зерна (X1);
2 — валовыйсбор сахарной свеклы (X2);
3- потребление пива (X3);
4- население России (X4);
5- потребление водки (X5).
В случае обнаружениязависимости построить оптимальную модель, котороямогла бы быть пригодной для прогноза.
Анализ динамики производства ликеро-водочных изделий (Y) показывает, что за периоднаблюдения (N=21) минимальноепроизводство был равно 138.1, а максимальным 209.2, тем самым изменениевеличины Y было в пределах 71.1. Вариация равная 12.2126% свидетельствует ободнородности величины Y (<33%). Отклонение от среднего значения (176.5905) всреднем не превышало 17.5814 (среднее абсолютное отклонение), эксцесс (-1.1554)и асимметрия (-0.1873) утверждает, чтораспределение величины Y имеет незначительный сдвиг влево и достаточновыраженную плосковершинность.
Величина Y имеет тенденцию кувеличению, средний темп прироста составляет -0.981%.
Анализ динамики валового сбора зерна(X1) показывает, что за период наблюдения (N=21) минимальный сбор был равен 248.1, амаксимальным 356.3, тем самым изменение величины X1 было в пределах 108.2.Вариация равная 10.6046% свидетельствует об однородности величины X1 (<33%).Отклонение от среднего значения (313.5953) в среднем не превышало 33.2555(среднее абсолютное отклонение), эксцесс (-0.9713) и асимметрия (-0.5517) утверждает, что распределение величины X1имеет незначительный сдвиг влево и достаточно выраженную плосковершинность.
Величина X1 имеет тенденцию кувеличению, т.к. средний темп прироста составляет 1.0741% или на 0.0254 единицизмерения (% от номинала в миллионах тонн). Сбор до 16 наблюдения имееттенденцию к увеличению, в период от 16 до 21 наблюдается падение сбора.
Анализ динамики валового сборасахарной свеклы (X2) показывает, что за период наблюдения (N=21) минимальный сбор был равен 20812, амаксимальный 33177, тем самым изменение величины X2 было в пределах 12365.Вариация равная 13.9157% свидетельствует об однородности величины X2 (<33%). Отклонение от среднегозначения (26846.0952) в среднем не превышало 3735.8119 (среднее абсолютноеотклонение), эксцесс (-1.1144) и асимметрия (0.324) утверждает, что распределение величины X2имеет незначительный сдвиг вправо и плосковершинность.
Величина X2 имеет тенденцию кувеличению, т.к. средний темп прироста составляет 0.9409%.
Анализ динамики потребление пива(X3) показывает, что за период наблюдения (N=21) минимальное потребление пива было 92.4, а максимальная 106.1, тем самым изменение величины X3 было впределах 13.7. Вариация равная 3.8059% свидетельствует об однородности величиныX3 (<33%). Отклонение от среднего значения (99.5857) в среднем не превышало3.7902 (среднее абсолютное отклонение), эксцесс (5.6717) и асимметрия(1.4085) утверждает, что распределениевеличины X3 имеет незначительный сдвиг вправо и достаточно выраженную островершинность.
Величина X3 имеет тенденцию кросту, т.к. средний темп прироста составляет 0.0821%. Потребление пива во время 9 наблюдения имеет резкое падение.
Анализ динамики населения России(X4) показывает, что за период наблюдения (N=21) минимальное население было 130.1, а максимальное 147.4, тем самымизменение величины X4 было в пределах 17.3. Вариация равная 3.6811% свидетельствуетоб однородности величины X4 (<33%). Отклонение от среднего значения (138.7)в среднем не превышало 5.1057 (среднее абсолютное отклонение), эксцесс(-1.2575) и асимметрия (0.1499) утверждает, что распределение величины X4 имеет незначительный сдвигвправо и незначительную плосковершинность.
Величина X4 имеет тенденцию квозрастанию, т.к. средний темп прироста составляет 0.6262%.Криваяраспределения величины Х4 имеет небольшой подъем вверх.
Анализ динамики потребленияводки (X5) показывает, что за период наблюдения(N=21) минимальное потребление было 133.5, а максимальное 208.5, тем самымизменение величины X5 было в пределах 75. Вариация равная 11.4207%свидетельствует о однородности величины X5 (<33%). Отклонение от среднегозначения (175.9905) в среднем не превышало 20.0993 (среднее абсолютное отклонение),эксцесс (-0.7625) и асимметрия (-0.1934) утверждает, что распределение величины X5 имеет незначительный сдвиг влево и достаточновыраженную плосковершинность.
Величина X5 имеет тенденцию к уменьшению, т.к. средний темп прироста составляет -1.1457%. Потребление до 13наблюдения возрастает, затем последовалмедленный спад до 21 наблюдения.
Анализ коэффициентов парнойкорреляции говорит о наличии интенсивной связи Y с Х5 (0.9834), средней с Х4(-0.5315) -знак минус указывает на обратную зависимость- и Х3 ( -0.4266),слабой с Х2 (-0.1890) и Х1 (0.1176).Значит в модель стоит включить факторы Х3, Х4,Х5.
Следующим этапом идет проверка на мультиколлениарность, существует несколько способов даннойпроверки.
Способ 1.При проверке на мультиколлениарность(коэффициенты частной корреляции и t-статистика) видно, что существуетвзаимосвязь между:
x1
x2
x3
x4
x2
x1
x1
x4
x4
x2
следовательнов модель включается Х5 и Х4, т.к.коэффициент парной корреляции Y-X4 (-0.5315) больше, чем коэффициенты парнойкорреляции Y-X1 (0.1170) и Y-X3 (-0.4266) и Y-Х2(-0.1890).
Способ 2.Этот метод основан на анализераспределения корреляционной матрицы. Идея метода заключается в том чтовводятся некоторые критерии на основекоторого можно проверить о значимости отклонения корреляционной матрицы отортогональной, для этого вводится величина:
Х^2=N-1-1/6(2*n+5)*ln|R|
порасчетам ХИ квадрат равно 80.469 больше табличного, значит между переменнымисуществует мультиколлениарность. Для определениястепени мультиколлениарности вводим величину:
W=(Cii-1)-(N-n)/(n-1)
гдеСii — диагональный элемент матрицы обратнойкорреляционной.
Wii
Wii
f-критерий
W11
3.622
0.0139
W22
1.93
0.12648
W33
6.18
0.00081
W44
2.181
0.08999
W55
6.225
0.00077
Данная таблица указывает, чтонаиболее коллениарна Х2, затем Х4 и можно сказать чтоХ3 и Х5 вовсе не коллениарны. Следовательно в модельлучше включить Х3 и Х5, но проведенный последующий регрессионный анализуказывает что лучше включать в модель Х2 и Х3, т.е. производство ликеро-водочных изделий (Y) зависит от валового сборасахарной свеклы (X2) и потребления пива (X3).
Анализ уравнения регрессии говорит,что при росте Х5 на 1 единицу в своих единицах измерения увеличит Y на 1.0552единицы в своих единицах измерения, Отклонения основного тренда носят случайный характер, а данная модельопределяет Y на 96.71% ( R-квадрат). Относительная ошибка апроксимацииуказывает об адекватности математической модели. Степень рассеянности Yмала (дисперсия=3.909). РаспределениеY является нормальным, в ряду нетавтокорреляции нельзя, а проверка на стационарность случайного компонента спомощью Х^2 (Х^2=10.04) указывает что коэффициенты корреляции неоднородны.
метод пресс.Основан на выборе наилучшегоуравнения регрессии для этого рассчитывают значения сумм квадратов расхождения:
Хi
отклонение
Хi
отклонение
Хi
отклонение
Хi
отклонение
Хi
отклонение
1
9174.74
12
5598.67
123
5589.96
1234
538.735
12345
185.547
2
8969.93
13
7329.06
124
545.654
1235
217.694
3
7608.97
14
2226.17
125
217.86
1245
185.690
4
6674.29
15
256.857
134
1176.13
1345
236.652
5
305.611
23
7607.95
135
240.845
2345
224.784
24
256.856
145
256.53
25
227.26
234
3506.0
34
5628.28
235
224.949
35
275.868
245
226.924
45
266.522
345
236.662
Из таблицы видно лучше всего взять модель 25 или125.
модель
R2
дисперсия
25
0.9756
3.3709
125
0.9766
3.3005
Последующая проверка говорит, что модель 25наиболее выгодна. Значит
производстволикеро-водочных изделий (Y) зависит от 2- валового сбора сахарнойсвеклы (X2), 5- потребления водки (X5) на 97.66%.
Метод исключения.Метод исключения основан на анализе коэффициентоврегрессионного уравнения при условии, что переменная при этом коэффициенте вмодель была включена последней.
переменные в моделе
f-кри-
терий
переменные в моделе
f-кри-
терий
переменные в моделе
f-кри-
терий
переменные в моделе
f-кри-
терий
переменные в моделе
f-кри-
терий
Х1
3.1719
Х1
0.5331
Х1
0.7335
Х2
4.1314
Х2
1.7014
Х2
3.0429
Х2
1.8365
Х3
0.0115
Х3
0.0121
Х4
2.5988
Х4
8.6594
Х5
28.553
Х5
394.844
Х5
419.872
Х5
23.6498
Fкр
4.4100
Fкр
4.4100
Fкр
4.4100
Fкр
4.4100
Fкр
4.4100
Следовательно в модель включаетсятолько Х5. Данная модель определяет Y на 96.71%, значит потребление водки (X5)значительно влияет на производство ликеро-водочныхизделий (Y).
Метод главных компонент.Метод главных компонент былпредложен К. Пирсоном в 1901 году, а в дальнейшем развит и доработан. Методоснован на стандартизации переменных для чего используют следующие формулы:
Zij=(Xij-Xiсред)Si ;
Si=[1/(n-1)*сумма(Xij-Xiсред)^2]^(1/2) ;
гдеZij стандартизованные переменные;
Siстандартизированное отклонение.
В модели участвуют главныекомпоненты Wj, которые представляют собой следующее:
Wj=V1Z1+V2Z2+...+VrZr
гдеVj собственный вектор, который удовлетворяет системеуравнений:
(Z’z-KI)*Vj=0
гдеZ’z корреляционная матрица;
КI характеристические корни уравнения | Z’z-KI|=0 .
Корреляция главных компонентпоказывает тесноту связи Хi с главнымикомпонентами. Переменные Х1, Х2, Х4 имеютинтенсивную связь с первой главной компонентой, а Х3 среднюю, вторая главнаякомпонента интенсивно связана с переменной Х5. Следовательно валовый сбор зерна (X1), валовыйсбор сахарной свеклы (X2), населениеРоссии (X4), потребление пива (X5) имеют некоторую гипотетическую величину,зависимую от них. Модель полученная по методу главных компонент определяетвеличину Y на 87.43% ( R квадрат).
Прогнозирование.Проведемпрогнозы по полученным моделям и сделаем оценки прогнозов.
<span Arial",«sans-serif»; mso-bidi-font-family:«Times New Roman»">прогноз
<span Arial",«sans-serif»; mso-bidi-font-family:«Times New Roman»">Gt
<span Arial",«sans-serif»; mso-bidi-font-family:«Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»; mso-bidi-font-family:«Times New Roman»">Dср
<span Arial",«sans-serif»; mso-bidi-font-family:«Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»; mso-bidi-font-family:«Times New Roman»">Eпр-сред
<span Arial",«sans-serif»; mso-bidi-font-family:«Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»; mso-bidi-font-family:«Times New Roman»">K
<span Arial",«sans-serif»; mso-bidi-font-family:«Times New Roman»">KH
<span Arial",«sans-serif»; mso-bidi-font-family:«Times New Roman»">KH1
<span Arial",«sans-serif»; mso-bidi-font-family:«Times New Roman»">V
<span Arial",«sans-serif»; mso-bidi-font-family:«Times New Roman»">Vмю
<span Arial",«sans-serif»; mso-bidi-font-family:«Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»; mso-bidi-font-family:«Times New Roman»">Vs
<span Arial",«sans-serif»; mso-bidi-font-family:«Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»; mso-bidi-font-family:«Times New Roman»">Vl
<span Arial",«sans-serif»; mso-bidi-font-family:«Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»">регрессия от факторов
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»">2
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family: «Times New Roman»;mso-ansi-language:EN-US">.5273 <span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family: «Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">1.552086
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">0.843786
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">0.13734
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">0.015911
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">0.0164
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">0.1373
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">0.008
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">0.009699
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">169.4348
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»">регрессия от главных компонент
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">6.633742
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">4.78329
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">2.587049
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">0.360434
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">0.041764
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">0.0432
<span Arial",«sans-serif»; mso-bidi-font-family:«Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">0.3604
<span Arial",«sans-serif»; mso-bidi-font-family:«Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">0.002
<span Arial",«sans-serif»; mso-bidi-font-family:«Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">0.076127
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">124.1527
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»">экспоненциальное сглаживание
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">11.42036
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family: «Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">7.739524
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family: «Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">3.974608
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family: «Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">0.62061
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family: «Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">0.071899
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family: «Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">0.0744
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family: «Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">0.6206
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family: «Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">0.006
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family: «Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">0.169182
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family: «Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">168.1134
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family: «Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»">метод гармонических весов
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">8.637442
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family: «Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">3.711905
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family: «Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">2.035688
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family: «Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">0.46938
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family: «Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">0.054378
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family: «Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">0.0563
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family: «Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">0.4693
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family: «Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»; mso-bidi-font-family:«Times New Roman»;mso-ansi-language:EN-US">0.018
<span Arial",«sans-serif»; mso-bidi-font-family:«Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">0.074788
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family: «Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">157.9697
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family: «Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»">регрессия от времени
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">16.61707
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family: «Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">11.85095
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family: «Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">6.213912
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family: «Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">0.903012
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family: «Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">0.104615
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family: «Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">0.1083
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family: «Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">0.903
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family: «Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">0.012
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family: «Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">0.169182
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»"><span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:EN-US">263.5587
<span Arial",«sans-serif»;mso-bidi-font-family: «Times New Roman»">Из данной таблицы видно, чтонаиболее точной моделью прогноза считается регрессия от факторов, т.к. Gt=2.5273. Eпр-средуказывает оточности высокой точности прогноза, К — о том что данная модельдовольно сильно близка к эталонной(простая экстрополяция), КН — модель близка ксовершенной, а КН1 — что модель лучше чем модель на уровне средней, V — чтомодель близка к простой экстрополяции, Vмю — что центральная тенденция определена точно, Vs — что отклонения фактических и прогнозных достаточноточно совпадают, Vl — слабая связь между прогнознымии фактическими значениями.
Заключение.
Основными выводами по проведеннойработе можно считать следующее:
1-производство ликеро-водочных изделий (Y) имеет тенденцию к постоянному росту;
2 — наиболее сильно оно зависит от потребления водки (Х5) и от валовогосбора сахарной свеклы (X2) ;
3 — наиболее лучшей моделью для проведения прогноза служит модель полученная покорреляционно-регрессионному методу,которая на 97,66% описывает
производство ликеро-водочныхизделий (Y);
4 — прогноз следует проводить по модели регрессии от факторов, характеристикикоторой наиболее достоверные;
5 — для построения наиболее точной модели следует рассмотреть большее количествофакторов, влияние которых в большей мере бы определяло производство ликеро-водочных изделий (Y);
6 — влияние валового сбора зерна (X1), потребления пива (Х3) инаселения России (Х4)фактически не существенно сказывается на изменениепроизводства ликеро-водочных изделий (Y);
7 — полученная модель пригодна для прогноза лишь на краткосрочный период.