Создан заказ №1708272
29 января 2017
предприятиям региона изучается зависимость выработки продукции на одного работника (тыс
Как заказчик описал требования к работе:
Надо сделать 4 вариант, и только номера нечетных предприятий
Фрагмент выполненной работы:
предприятиям региона изучается зависимость выработки продукции на одного работника (тыс. руб.) от ввода в действие новых основных фондов (% от стоимости фондов на конец года) и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих (%) (смотри таблицу своего варианта).
Требуется:
Построить линейную модель множественной регрессии. Записать стандартизованное уравнение множественной регрессии. (работа была выполнена специалистами Автор 24) На основе стандартизованных коэффициентов регрессии и средних коэффициентов эластичности ранжировать факторы по степени их влияния на результат.
Найти коэффициенты парной, частной и множественной корреляции. Проанализировать их.
Найти скорректированный коэффициент множественной детерминации. Сравнить его с нескорректированным (общим) коэффициентом детерминации.
С помощью -критерия Фишера оценить статистическую надежность уравнения регрессии и коэффициента детерминации .
С помощью частных -критериев Фишера оценить целесообразность включения в уравнение множественной регрессии фактора после и фактора после .
Составить уравнение линейной парной регрессии, оставив лишь один значащий фактор.
Вариант 4
Номер предприятия Номер предприятия
1 7 3,5 9 11 10 6,3 22
3 7 3,9 12 13 11 7,2 24
5 8 4,2 18 15 12 7,9 27
7 9 5,3 19 17 13 8,4 31
9 10 5,6 21 19 14 9,5 35
Решение:
Для удобства проведения расчетов поместим результаты промежуточных расчетов в таблицу:
Таблица
№
1 7 3,5 9 24,50 63,0 31,50 12,25 81 49
3 7 3,9 12 27,30 84,0 46,80 15,21 144 49
5 8 4,2 18 33,60 144,0 75,60 17,64 324 64
7 9 5,3 19 47,70 171,0 100,70 28,09 361 81
9 10 5,6 21 56,00 210,0 117,60 31,36 441 100
11 10 6,3 22 63,00 220,0 138,60 39,69 484 100
13 11 7,2 24 79,20 264,0 172,80 51,84 576 121
15 12 7,9 27 94,80 324,0 213,30 62,41 729 144
17 13 8,4 31 109,20 403,0 260,40 70,56 961 169
19 14 9,5 35 133,00 490,0 332,50 90,25 1225 196
сумма 101,00 61,80 218,00 668,30 2373,00 1489,80 419,30 5326,00 1073,00
среднее 10,10 6,18 21,80 66,83 237,30 148,98 41,93 532,60 107,30
Найдем средние квадратические отклонения признаков:
1. Вычисление параметров линейного уравнения множественной регрессии.
Для нахождения параметров линейного уравнения множественной регрессии
необходимо решить следующую систему линейных уравнений относительно неизвестных параметров , , :
либо воспользоваться готовыми формулами:
Рассчитаем сначала парные коэффициенты корреляции:
Находим
Таким образом, получили следующее уравнение множественной регрессии:
Коэффициенты и стандартизованного уравнения регрессии
находятся по формулам:
Т.е. уравнение будет выглядеть следующим образом:
Так как стандартизованные коэффициенты регрессии можно сравнивать между собой, то можно сказать, что ввод в действие новых основных фондов оказывает большее влияние на выработку продукции, чем удельный вес рабочих высокой квалификации.
Сравнивать влияние факторов на результат можно также при помощи средних коэффициентов эластичности:
Вычисляем:
Т.е. увеличение только основных фондов (от своего среднего значения) или только удельного веса рабочих высокой квалификации на 1% увеличивает в среднем выработку продукции на 0,49% или 0,21% соответственно.
Таким образом, подтверждается большее влияние на результат фактора , чем фактора .
2. Коэффициенты парной корреляции мы уже нашли:
Они указывают на весьма сильную связь каждого фактора с результатом, а также высокую межфакторную зависимость (факторы и явно коллинеарны, т.к. ).
При такой сильной межфакторной зависимости рекомендуется один из факторов исключить из рассмотрения.
Частные коэффициенты корреляции характеризуют тесноту связи между результатом и соответствующим фактором при элиминировании (устранении влияния) других факторов, включенных в уравнение регрессии.
При двух факторах частные коэффициенты корреляции рассчитываются следующим образом:
Если сравнить коэффициенты парной и частной корреляции, то можно увидеть, что из-за высокой межфакторной зависимости коэффициенты парной корреляции дают завышенные оценки тесноты связи.
Именно по этой причине рекомендуется при наличии сильной коллинеарности (взаимосвязи) факторов исключать из исследования тот фактор, у которого теснота парной зависимости меньше, чем теснота межфакторной связи.
Коэффициент множественной корреляции определить через матрицу парных коэффициентов корреляции:
где
– определитель матрицы парных коэффициентов корреляции;
– определитель матрицы межфакторной корреляции.
Коэффициент множественной корреляции
Аналогичный результат получим при использовании других формул:
Коэффициент множественной корреляции показывает на весьма сильную связь всего набора факторов с результатом.
Нескорректированный коэффициент множественной детерминации оценивает долю вариации результата за счет представленных в уравнении факторов в общей вариации результата.
Здесь эта доля составляет и указывает на весьма высокую степень обусловленности вариации результата вариацией факторов, иными словами – на весьма тесную связь факторов с результатом.
3...Посмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
20 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
30 января 2017
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
предприятиям региона изучается зависимость выработки продукции на одного работника (тыс.jpg
2017-02-02 22:52
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Просто сказать-что это достойный автор-ничего не сказать! Работы выполняются в короткие сроки, причем раньше указанного времени. Автор ни разу не отказал в помощи, всегда на связи. Советую!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
