Спасибо за быстро выполненную работу! Надеюсь на дальнейшее сотрудничество)
Информация о работе
Подробнее о работе
2 Множественная регрессия и корреляция По < Object word embeddings oleObject45
- 3 страниц
- 0 год
- 12 просмотров
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Найдем средние квадратические отклонения признаков:
Вычислим парные коэффициенты корреляции:
Найдём параметры линейного уравнения множественной регрессии:
<Object: word/embeddings/oleObject75.bin>; <Object: word/embeddings/oleObject76.bin>;
<Object: word/embeddings/oleObject77.bin>.
<Object: word/embeddings/oleObject78.bin> и <Object: word/embeddings/oleObject79.bin> коэффициенты стандартизованного уравнения регрессии <Object: word/embeddings/oleObject80.bin> :
Стандартизированное уравнение регрессии:
Вычислим средние коэффициенты эластичности<Object: word/embeddings/oleObject81.bin>:
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 % или % соответственно. Таким образом, подтверждается большее влияние на результат <Object: word/embeddings/oleObject82.bin> фактора <Object: word/embeddings/oleObject83.bin>, чем фактора <Object: word/embeddings/oleObject84.bin>.
Коэффициенты парной корреляции:
Они указывают на весьма сильную связь каждого фактора с результатом, а также высокую межфакторную зависимость (факторы <Object: word/embeddings/oleObject85.bin> и <Object: word/embeddings/oleObject86.bin> явно коллинеарны, т.к.). При такой сильной межфакторной зависимости один из факторо
Отсутствует
2. Множественная регрессия и корреляция
По <Object: word/embeddings/oleObject45.bin> предприятиям региона изучается зависимость выработки продукции на одного работника <Object: word/embeddings/oleObject46.bin> (тыс. руб.) от ввода в действие новых основных фондов <Object: word/embeddings/oleObject47.bin> (<Object: word/embeddings/oleObject48.bin> от стоимости фондов на конец года) и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих <Object: word/embeddings/oleObject49.bin> (<Object: word/embeddings/oleObject50.bin>).
Требуется:
Построить линейную модель множественной регрессии. Записать стандартизованное уравнение множественной регрессии. 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 <Object: word/embeddings/oleObject57.bin>-критерия Фишера оценить статистическую надежность уравнения регрессии и коэффициента детерминации <Object: word/embeddings/oleObject58.bin>.
С помощью частных <Object: word/embeddings/oleObject59.bin>-критериев Фишера оценить целесообразность включения в уравнение множественной регрессии фактора <Object: word/embeddings/oleObject60.bin> после <Object: word/embeddings/oleObject61.bin> и фактора <Object: word/embeddings/oleObject62.bin> после <Object: word/embeddings/oleObject63.bin>.
Составить уравнение линейной парной регрессии, оставив лишь один значащий фактор.
Отсутствует
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
