Создан заказ №3209475
1 октября 2018
Известны статистические данные по 36 строительным бригадам Необходимо выяснить влияние различных факторов на величину накладных расходов в строительстве
Как заказчик описал требования к работе:
Оформить все графики в контрольной; 2. начертить схемы в соответствие со стандартами (можно в графическом редакторе на пк). Работу нужно сдавать в пятницу, поэтому 2 дня на выполнение максимум. Подробное задание прикрелено.
Фрагмент выполненной работы:
Известны статистические данные по 36 строительным бригадам. Необходимо выяснить влияние различных факторов на величину накладных расходов в строительстве. Известно, что к накладным расходам относятся административно-хозяйственные, коммунальные расходы, дополнительная заработная плата и другие расходы. На качественном уровне выявлено, что фактический уровень накладных расходов оказался наиболее тесно связан со следующими факторами: объемом выполненных работ, численностью рабочих, занятых на строительно-монтажных работах, фондом заработной платы. (работа была выполнена специалистами author24.ru) Остальные факторы были признаны незначимыми.
Рассчитать параметры множественной линейной регрессии, проводя процедуру стандартного регрессионного исследования до получения удовлетворительной модели.
К числу рассчитываемых и анализируемых параметров относятся:
А) коэффициенты регрессии (и их значимость);
Б) коэффициент корреляции (и его значимость);
В) коэффициент детерминации;
Г) стандартные ошибки коэффициентов регрессии;
Д) доверительные интервалы для коэффициентов регрессии;
Е) величины общей, объясненной и остаточной дисперсии.
2. На основании реальных и расчетных значений накладных расходов построить графики и сравнить их.
№ Накладные расходы (руб.) Объем работ (куб. м.) Численность рабочих (чел.) Фонд заработной платы (руб.)
1 78818 225 6 34016
2 125276 341 11 43057
3 88777 253 7 34565
4 59005 131 5 25375
5 150126 448 13 69109
6 107498 299 7 32639
7 78040 223 6 35034
8 100464 265 7 34844
9 57990 156 5 17821
10 124199 334 10 44284
11 131085 370 13 46040
12 107118 286 7 48983
13 190554 553 15 80691
14 152162 460 13 57440
15 128720 334 11 50151
16 179613 513 11 66853
17 98103 291 8 30749
18 52062 141 5 19915
19 49067 143 3 20032
20 69820 205 6 26385
21 79690 239 6 28470
22 65588 183 5 22369
23 86474 239 8 35870
24 98229 290 8 32177
25 141468 412 13 65857
26 72534 219 5 30665
27 123306 366 8 36879
28 63403 204 5 23567
29 103629 297 7 46071
30 86233 247 6 24531
31 92570 237 8 35641
32 72082 207 6 32918
33 93649 260 8 37145
34 65986 201 5 20318
35 101565 317 8 35232
36 81211 250 7 30985
Решение:
. Модель линейной множественной регрессии ищем в виде:
здесь
a0, а1, а2, а3 – параметры уравнения;
х1 – объем работ, факторный признак;
х2 – численность рабочих, факторный признак;
х3 – фонд заработной платы, факторный признак.
у – накладные расходы, результативный признак.
Применим программу MS Excell (надстройку «Регрессия» пакета «Анализ данных»).
Результаты:
ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный R 0,990639
R-квадрат 0,981366
Нормированный R-квадрат 0,979619
Стандартная ошибка 4938,251
Наблюдения 36
Дисперсионный анализ
df
SS MS F Значимость F
Регрессия 3 41098867572 13699622524 561,7749 9,67E-28
Остаток 32 780362190 24386318
Итого 35 41879229762
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95%
Y-пересечение 3683,793 2489,847899 1,479525186 0,148778 -1387,86 8755,447
x1 263,0615 24,95291304 10,54231457 6,13E-12 212,234 313,8889
x2 1307,878 761,4733448 1,717562822 0,095541 -243,192 2858,949
x3 0,285621 0,154446257 1,849322536 0,073667 -0,02898 0,600218
Модель множественной регрессии:
Оценим качество модели.
а) По результатам расчета Р-значения равны:
Коэффициенты P-Значение
Y-пересечение 3683,793 0,148778
x1 263,0615 6,13E-12
x2 1307,878 0,095541
x3 0,285621 0,073667
Из всех параметров модели значимым является только параметр а2 только у него значимость невлияния на результат находиться ниже порогового уровня. Все другие параметры модели незначимы, поэтому следует избавиться от переменных х1 и х3 и У-пересечения.
Построим новую модель:
ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный R 0,998623
R-квадрат 0,997248
Нормированный R-квадрат 0,968676
Стандартная ошибка 5560,214
Наблюдения 36
Дисперсионный анализ
df
SS MS F Значимость F
Регрессия 1 392073469948 392073469948 12681,9 2,48E-45
Остаток 35 1082059286 30915980
Итого 36 393155529234
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95%
Y-пересечение 0 #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д
x1 349,1487 3,100403077 112,6139579 2,1E-46 342,8545 355,4428
Модель имеет вид:
Снова оценим качество модели.
а) Р-значение равно 2,1E-46, следовательно коэффициент при х1 - значим.
b) Коэффициент корреляции (и его значимость).
При выполнении регрессионного анализа в пакете Excel вероятность выполнения нулевой гипотезы для коэффициента корреляции выводится как “Значимость F”. Если Значимость F меньше 0,05, то количество наблюдений считается достаnочным для признания полученных результатов регрессионного анализа достоверными. Если Значимость F меньше 0,05, то коэффициент корреляции незначим, и количество наблюдений необходимо увеличить.
Мы видим, что «значимость F» равна 2,48E-45. Нет смысла увеличивать количество наблюдений, коэффициент корреляции значимый.
c) Коэффициент детерминации (нормированный) равен R2 = 0.968676. Он близок к 1, поэтому считаем его значимым.
d) Стандартные отклонения параметров уравнения:
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика
Y-пересечение 0 #Н/Д #Н/Д
x1 349,1487 3,100403077 112,6139579
Стандартная ошибка для а1 на уровне 0,88% от значения коэффициента. Следовательно, коэффициент уравнения значим.
Критическое значения t - критерия при уровне значимости 0,05 и l = 36 – 2 – 1 = 31 равно 2,04. Коэффициент уравнения регрессии а1 - значим...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
2 октября 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Известны статистические данные по 36 строительным бригадам Необходимо выяснить влияние различных факторов на величину накладных расходов в строительстве.docx
2018-10-05 14:56
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Быстро и очень качественно! Работа была у меня раньше срока! Сдача на отлично! Спасибо Автору!