Создан заказ №1069218
31 марта 2016
Исходные данные N предприятия Мощностьпредприятия тыс куб м Средневзвешенная цена 1 куб
Как заказчик описал требования к работе:
Можно решить любой вариант из приведенных. Есть лекции.
Фрагмент выполненной работы:
Исходные данные
N предприятия Мощностьпредприятия,тыс. куб. м Средневзвешенная цена 1 куб.м. продукции,тыс. руб. Заработнаяплата на 1чел.-час. отработанноговремени,тыс. руб. Электровооруженностьквт-час / чел.-час. Выработкана одногоработника,тыс. куб. м. /час
№ п/п
X1 X2 X3 Х4
Y
1 393 2,23 30,65 10,66 22,09
2 334 2,46 39,58 12,34 22,70
3 499 2,22 52,95 5,68 85,65
4 458 1,13 39,62 10,96 12,32
5 336 1,94 45,43 8,47 39,99
6 424 2,40 14,42 4,92 30,43
7 337 1,91 51,36 7,80 70,32
8 491 2,39 18,44 8,93 14,54
9 324 1,91 22,65 11,10 29,02
10 362 2,49 24,08 4,36 42,94
11 431 1,94 34,68 8,43 7,39
12 384 1,56 24,00 5,87 15,91
13 430 1,67 22,30 6,33 17,17
14 466 1,17 58,77 6,22 46,99
15 375 1,51 11,16 5,78 10,53
16 476 1,60 44,57 11,41 16,56
17 515 1,36 53,31 9,53 59,40
18 512 2,59 31,18 9,41 52,93
19 499 2,65 9,77 7,15 15,80
20 410 1,66 15,76 10,07 6,83
Решение:
1)построим линейную модель множественной регрессии: зависимость у от х1, х2, х3, х4 и записать уравнение регрессии :
На первом этапе включим в модель все факторы. (работа была выполнена специалистами Автор 24) В качестве программного средства реализации анализа воспользуемся пакетом прикладных программ Microsoft Excel, функцией «Анализ данных», инструмент «Регрессия». Применение инструмента «Регрессия»
(Анализ данных EXCEL)
Для проведения регрессионного анализа необходимо выполнить следующие действия:
Выбрать команду «Сервис»→ «Анализ данных».
В диалоговом окне «Анализ данных» выбрать инструмент «Регрессия», а затем щёлкнуть по кнопке ОК.
В диалоговом окне «Регрессия» в поле «Входной интервал » ввести адрес одного диапазона ячеек, который представляет зависимую переменную. В поле «Входной интервал Х» ввести адреса одного или нескольких диапазонов, которые содержат значения независимых переменных.
Если введены и заголовки столбцов, то следует установить флажок «Метки в первой строке».
Выбрать параметры вывода. В данном случае «Новая рабочая книга».
ОК.
Результаты представлены в таблице 2.
Таблица 2
2)оценим тесноту связи между переменными: Множественный коэффициент корреляции R, равный 0,845, свидетельствует о тесной связи между признаками.
Множественный коэффициент детерминации , показывает, что около 71,3% вариации зависимой переменной (годовые объемы выработки предприятий) учтено в модели и обусловлено влиянием включенных факторов мощность предприятия, средневзвешенная цена продукции, заработная плата и электровооруженность предприятия и на 28,7% — другими факторами, не включенными в модель.
3)проанализируем статистическую значимость (достоверность) коэффициентов регрессии: Значимость коэффициентов регрессии оценим с помощью критерия Стьюдента.
Расчетные значения критерия Стьюдента следующие: ; ; и . Табличное значение критерия при уровне значимости и числе степеней свободы равно 2,131. Таким образом, на этом шаге исключается тот фактор, коэффициент при котором незначим и имеет наименьшую t-статистику, а именно фактор мощность предприятия .
4)проведем поэтапное удаление из модели тех факторов, влияние которых на выработку установить не удалось, повторяя после каждого удаления процедуру регрессионного анализа:
На втором шаге построим модель зависимости годовых объемов выработки предприятий от средневзвешенной цены продукции, заработной платы и электровооруженности предприятия. Расчеты представлены в таблице 3.
Таблица 3
Значения множественного коэффициента корреляции и коэффициент детерминации по сравнению с первой моделью уменьшились незначительно.
Сравним вычисленные значения критериев с табличными. Расчетные значения критерия Стьюдента равны: ; и . Табличное значение критерия при уровне значимости и числе степеней свободы равно 2,12. Таким образом, коэффициенты регрессии значимы.
Для окончательного уравнения регрессии:
5)дать экономическую интерпретацию коэффициентов регрессии при оставшихся регрессорах:
Результаты произведенных действий см. Таблицу 3
Для того чтобы составить уравнение регрессии по нашим данным, проанализируем полученные итоги. Найдем графу «Коэффициенты» в Таблице 3. Значения для х2 =19,446, для х3 = 1,273, для х4 = -3,673.
Уравнение регрессии зависимости годовых объемов выработки предприятий от средневзвешенной цены продукции, заработной платы и электровооруженности предприятия можно записать в следующем виде:
Экономический смысл коэффициентов , в том, что это показатели силы связи, характеризующие изменение при изменении какого-либо факторного признака на единицу своего измерения при фиксированном влиянии другого фактора. Так, при изменении средневзвешенной цены продукции на один процентный пункт, годовые объемы выработки предприятий измениться в направлении увеличения на 19,5 тыс.куб.м./час; при изменении заработной платы на один процентный пункт годовые объемы выработки предприятий изменится в направлении увеличения на 1,273 тыс.куб.м./час...Посмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
200 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
1 апреля 2016
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Исходные данные
N предприятия Мощностьпредприятия тыс куб м Средневзвешенная цена 1 куб.docx
2018-04-12 09:51
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Отличная работа, автор сделал работу раньше срока, оценили в 100 баллов. Спасибо большое
Хочешь такую же работу?
300 ₽
