Создан заказ №1886312
30 марта 2017
Вариант 9 9 5-54 X1 X3 X4 X5 X6 Y – Прибыль (убыток) X1 – Долгосрочные обязательства X3 – Оборотные активы X4 – Основные средства X5 – Дебиторская задолженность (краткосрочная) Х6 – Запасы готовой продукции и товаров для перепродажи Рассчитайте параметры линейной парной регрессии для наиболее подходящего фактора Хj с использованием Анализа данных
Как заказчик описал требования к работе:
Нужно выполнить работу в экселе и написать отзыв( как решали) в ворде. Пример прилагается.
Фрагмент выполненной работы:
Вариант 9.
9 5-54 X1, X3, X4, X5, X6
Y – Прибыль (убыток)
X1 – Долгосрочные обязательства
X3 – Оборотные активы
X4 – Основные средства
X5 – Дебиторская задолженность (краткосрочная)
Х6 – Запасы готовой продукции и товаров для перепродажи
Рассчитайте параметры линейной парной регрессии для наиболее подходящего фактора Хj
с использованием Анализа данных;
с использованием Поиска решений;
с использованием матричных функций;
(Выбор фактора можно сделать на основе анализа матрицы коэффициентов парной корреляции – выбираем тот фактор, который наиболее тесно связан с зависимой переменной). (работа была выполнена специалистами author24.ru)
Дать экономическую интерпретацию построенной модели.
Оцените качество построенной модели с помощью:
коэффициента детерминации,
F-критерия Фишера,
стандартной ошибки
средней относительной ошибки аппроксимации.
Уметь вычислять по формулам, пользоваться протоколом Excel, пояснять смысл вычисленных характеристик.
Осуществите прогнозирование среднего значения показателя Y при уровне значимости α = 0,1, если прогнозное значение фактора Хj составит 80% от его максимального значения. Представьте на графике фактические данные Y, результаты моделирования, прогнозные оценки и границы доверительного интервала.
Решение:
Чтобы выбрать наиболее значимый фактор, вводим данные на Лист1 и проводим вычисление коэффициентов корреляции с помощью команды пакета «Анализ данных».
Результаты получаем на Листе2.
y x1 x3 x4 x5 x6
y 1
x1 0,953647 1
x3 0,98682 0,940207 1
x4 0,976605 0,986084 0,966131 1
x5 0,943748 0,898903 0,981727 0,931683 1
x6 0,969421 0,932173 0,960109 0,959052 0,913857 1
Следовательно, наиболее тесно связан с результатом фактор х3 (≈ 0,99). Для этого фактора будем искать параметры линейной модели.
На Листе3 делаем расчётную таблицу и применяем формулы.
В матричной форме расчет параметров модели может быть представлен следующим образом:
11372410300300317590110300300523861710300300 -1
50 181 472 511 51 448 642 = 59770,353
181 472 511 6 163 166 924 223 770 1 656 648 753 611 750
0,267
Так же можно применить команду «Регрессия» пакета «Анализ данных».
Получаем результат на Листе4.
Коэффициенты
Y-пересечение 59770,35268
x 0,267038375
Построена модель зависимости:
.
Экономическая интерпретация построенной модели.
При увеличении оборотных активов (Х3) на 1 ед. прибыль увеличивается в среднем на 0,267 ден. ед.
2) Проверим качество уравнения регрессии.
Качество модели оценивается коэффициентом детерминации R2. На листе2 проведены соответствующие вычисления
Аналогичный результат можно увидеть на Листе4.
Регрессионная статистика
Множественный R 0,915040028
R-квадрат 0,837298253
Нормированный R-квадрат 0,833908633
Стандартная ошибка 1260575,488
Наблюдения 50
Смысл вычисленной характеристики:
Величина R2 означает, что фактором «Оборотные активы» можно объяснить 83,73% вариации (разброса) прибыли.
Оценим значимость уравнения регрессии с помощью критерия Фишера.
Расчетное значение F- критерия вычислим по формуле:
Аналогичный результат можно увидеть на Листе4.
Дисперсионный анализ
df
SS MS F
Регрессия 1 3,92525E+14 3,92525E+14 247,0183444
Остаток 48 7,62744E+13 1,58905E+12
Итого 49 4,68799E+14
Уравнение регрессии значимо на уровне α, если расчетное значение F>Fтабл., где Fтабл. – табличное значение F-критерия Фишера
Табличное значение F-критерия можно найти с помощью функции FРАСПОБР. Табличное значение F-критерия при уровне значимости α = 0,05 при числе степеней свободы v1 = k = 1 и v2 = n-k-1 = 50 – 1 – 1 = 48 составляет 4,04.
Поскольку F>Fтабл. уравнение регрессии следует признать значимым.
Точность модели можно оценить с помощью средней ошибки аппроксимации. Необходимые вычисления проведены на Листе3.
Точность модели очень низкая!
3) Проверим значимость параметров модели регрессии ().
Вычисляем по формулам, используя Лист3.
Табличное значение t-критерия при 10% уровне значимости и степенях свободы (50-1-1=48) составляет 2,01.
Так как |t|>t, то коэффициент значим.
Оценим значимость коэффициентов полученной модели, используя результаты отчета Excel...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
31 марта 2017
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Вариант 9
9 5-54 X1 X3 X4 X5 X6
Y – Прибыль (убыток)
X1 – Долгосрочные обязательства
X3 – Оборотные активы
X4 – Основные средства
X5 – Дебиторская задолженность (краткосрочная)
Х6 – Запасы готовой продукции и товаров для перепродажи
Рассчитайте параметры линейной парной регрессии для наиболее подходящего фактора Хj
с использованием Анализа данных.docx
2018-12-21 18:41
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Работа выполнена качественно, за короткий промежуток времени! На вопросы всё приход быстрый ответ, всё пожелания учтены! Спасибо автору!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
