Создан заказ №753885
17 октября 2015
Вариант 5 По хлебобулочному предприятию исследуется зависимость месячного объема реализованной продукции от затрат в предыдущем месяце на теле
Как заказчик описал требования к работе:
Нужно выполнить задачу в Excel - вариант №5(во вложениях).Также скидываю таблицы,которые понадобятся для решения. Это всё нужно оформить в Word с описанием,всеми формулами и скриншотами. Нужны будут оба файла,как Word с описанием,так и Excel с решенной задачкой.
Фрагмент выполненной работы:
Вариант 5. По хлебобулочному предприятию исследуется зависимость месячного объема реализованной продукции от затрат в предыдущем месяце на теле, радио-, газетную и наружную рекламу Имеются данные за двенадцать месяцев
Месяц Объем реализованной продукции(тыс. руб.) Затраты на рекламу (тыс руб )
телерекламу радиорекламу газетную рекламу наружнуюрекламу
1 14050 240 42 42 34
2 16310 263 47 44 36
3 15632 241 55 45 35
4 15126 276 47 42 32
5 13972 236 49 47 25
6 15753 272 44 45 39
7 16661 276 57 55 45
8 15584 260 46 47 36
9 15326 280 40 35 34
10 14077 248 38 38 29
11 15528 289 49 45 25
12 15755 258 56 52 26
Требуется:
1. (работа была выполнена специалистами Автор 24) Построить линейную регрессионную модель объема реализованной продукции не содержащую коллинеарных факторов. Оценить параметры модели.
2. Какая доля вариации объема реализованной продукции объясняется вариацией факторов, включенных в модель регрессии?
3. Присутствует ли в остатках регрессии автокорреляция первого порядка
4.Приемлема ли точность регрессионной модели9
5.Спрогнозировать значение объема реализованной продукции, если прогнозные значения факторов на 25% превышают свои средние значения.
Решение:
Выбор факторных признаков для построения регрессионной моделиКорреляционный анализ данных
Объем реализованной продукции - это зависимая переменная (тыс. руб.).В качестве независимых, объясняющих переменных выбраны:Х1 – Затраты на телерекламу;
Х2 – Затраты на радиорекламу;
Х3 - Затраты на газетную рекламу;
Х4 - Затраты на наружную рекламу.
Построим линейную регрессионную модель объема реализованной продукции, не содержащую коллинеарных факторов. Оценим параметры модели.
Для выявления коллинеарных факторов выполним построение корреляционного анализа, воспользуемся пакетом прикладных программ Microsoft Excel, функцией «Анализ данных».
Выполняем следующие действия:
Данные для корреляционного анализа должны располагаться в смежных диапазонах ячеек.
Выбрать команду «Сервис» → «Анализ данных».
В диалоговом окне «Анализ данных» выбрать инструмент «Корреляция», а затем щелкнуть кнопку «ОК».
В диалоговом окне «Корреляция» в поле «Входной интервал» необходимо ввести диапазон ячеек, содержащих исходные данные. Если введены и заголовки столбцов, то установить флажок «Метки в первой строке».
Выбрать параметры вывода. В данном случае «Новый рабочий лист».
«ОК»
Таблица 1
Результаты корреляционного анализа
Для отбора наиболее значимых факторов учитываются следующие условия:
- связь между результативным признаком и факторным должна быть выше межфакторной связи;
- связь между факторами должна быть не более 0,7. Если в матрице есть межфакторный коэффициент корреляции , то в данной модели множественной регрессии существует мультиколлинеарность.;
- при высокой межфакторной связи признака отбираются факторы с меньшим коэффициентом корреляции между ними.
Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции показывает, что зависимая переменная, т. е. объем реализованной продукции, имеет тесную связь с затратами на телерекламу () и затратами на радиорекламу () и затратами на наружную рекламу (). Зависимость прямая.
Очевидно, что факторы и дублируют друг друга. В анализ целесообразно включить фактор , а не , так как его корреляция с результатом сильнее, чем корреляция фактора с , и значительно слабее межфакторная корреляция . Поэтому в данном случае в уравнение множественной регрессии включаются факторы , , .
По величине парных коэффициентов корреляции обнаруживается лишь явная коллинеарность факторов. Наибольшие трудности в использовании аппарата множественной регрессии возникают при наличии мультиколлинеарности факторов, когда более чем два фактора связаны между собой линейной зависимостью, т.е. имеет место совокупное воздействие факторов друг на друга. Наличие мультиколлинеарности факторов может означать, что некоторые факторы будут всегда действовать в унисон. В результате вариация в исходных данных перестает быть полностью независимой и нельзя оценить воздействие каждого фактора в отдельности.
Проверяем данные на наличие мультиколлинеарности. Для оценки мультиколлинеарности факторов может использоваться определитель матрицы парных коэффициентов корреляции между факторами.
Если бы факторы не коррелировали между собой, то матрица парных коэффициентов корреляции между факторами была бы единичной матрицей, поскольку все недиагональные элементы , были бы равны нулю. Так, для уравнения, включающего четыре объясняющих переменных
матрица коэффициентов корреляции между факторами имела бы определитель, равный единице:
.
в нашем случае
,
Следовательно межлу факторами существует мультиколлинеарность.
В нашем случае имеют , что говорит о мультиколлинеарности факторов и о необходимости исключения одного из них из дальнейшего анализа.
Результаты корреляционного анализа говорят о возможности построения линейной модели регрессии для объема реализованной продукции. Можно предложить к рассмотрению следующие варианты линейной функции регрессии с двумя существенным фактором:
Оценим параметры предложенной модели регрессии, с помощью реализации в инструменте Регрессия Анализа Данных MS EXCEL. Модели принимают вид:
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...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
18 октября 2015
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Вариант 5 По хлебобулочному предприятию исследуется зависимость месячного объема реализованной продукции от затрат в предыдущем месяце на теле.docx
2015-10-21 18:57
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4.7
Положительно
Спасибо большое автору! Работа очень хорошая, все понятно расписано. И выполнена в срок. Буду обращаться! И всем советую!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
