Создан заказ №826017
2 декабря 2015
Построить матрицу парных коэффициентов корреляции Установить какие факторы мультиколлинеарны
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:
Построить матрицу парных коэффициентов корреляции. Установить, какие факторы мультиколлинеарны.
2. Построить уравнение множественной регрессии в линейной форме с полным набором факторов.
3. Оценить статистическую значимость уравнения регрессии и его параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента.
4. Построить уравнение регрессии со статистически значимыми факторами. Оценить качество уравнения регрессии с помощью коэффициента детерминации.
5. Рассчитать прогнозные значения результата, если прогнозные значения факторов составляют 80% от их максимальных значений.
Решение:
1. Построить матрицу парных коэффициентов корреляции. (работа была выполнена специалистами Автор 24) Установить, какие факторы мультиколлинеарны.
Для построения 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
Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции показывает, что зависимая переменная, т. е. объем выпуска продукции, имеет весьма высокую связь с численностью промышленно-производственного персонала (), с оставшимися факторами: износ основных фондов, электровооруженность, техническая вооруженность одного рабочего и выработка товарной продукции на одного работающего, связь слабая.
Зависимость объема выпуска продукции, с численностью промышленно-производственного персонала, среднегодовой стоимостью основных фондов, электровооруженность, техническая вооруженность одного рабочего и выработка товарной продукции на одного работающего – прямая, а с износ основных фондов – обратная.
В случае построения многофакторной модели требуется проверить факторы на мультиколлинеарность. Коэффициент корреляции между факторами и (равный 0,1984) меньше коэффициентов корреляции факторов с результирующей переменной (соответственно 0,2741 и 0,5225), т.е. мультиколлинеарность отсутствует. Так же коэффициент корреляции между факторами и (равный 0,2866) меньше коэффициентов корреляции факторов с результирующей переменной (соответственно 0,2841 и 0,5171), т.е. мультиколлинеарность отсутствует.
2. Построить уравнение множественной регрессии в линейной форме с полным набором факторов.
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
Для того чтобы составить уравнение регрессии по нашим данным, проанализируем полученные итоги. Найдем графу «Коэффициенты» в Таблице 2. Значения для х1 = 21, 698, для х2 = 0,0655, для х3 = 797,522, для х4 = 207,071, для х5 = -690,726, для х6 = 2,178.
Уравнение регрессии зависимости объема выпуска продукции от численность промышленно-производственного персонала, среднегодовая стоимость основных фондов, износ основных фондов, электровооруженность, техническая вооруженность одного рабочего и выработка товарной продукции на одного работающего можно записать в следующем виде:
3. Оценить статистическую значимость уравнения регрессии и его параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента.
Проверка значимости уравнения регрессии на основе вычисления F-критерия Фишера.
Значение F-критерия Фишера можно найти в таблице № 2 протокола EXCEL, а именно Fфакт= 940,56.
Для определения табличного значения F-критерия при доверительной вероятности 0,05 и при и воспользуемся функцией FРАСПОБР.
В результате получаем значение F-критерия, равное 2,66. Поскольку Fфакт > Fтабл , то уравнение регрессии следует признать адекватным.
Оценим статистическую значимость параметров уравнениярегрессии при помощи критерия...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
3 декабря 2015
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Построить матрицу парных коэффициентов корреляции Установить какие факторы мультиколлинеарны.docx
2021-05-04 11:20
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4.3
Положительно
Автор просто супер! преподаватель придумал мудреные задания, но автор прекрасно с ними справился и работу оценили на высший бал! большое спасибо!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
