Создаем таблицу куда вносим данные. Данные необходимо вносить по столбцам.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Использование прикладного ПО для решения задач по теме «Линейная парная регрессия»
Advertisements

Линейная модель парной регрессии и корреляции. 2 Корреляция – это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющими строго функционального.
Теория статистики Корреляционно-регрессионный анализ: статистическое моделирование зависимостей Часть 1. 1.
Лабораторная работа 2 «Уровень и качество жизни населения РФ» Силантьев В.Б. Филиал ВЗФЭИ в г. Уфе Кафедра ЭММ Ноябрь 2011.
Регрессионный анализ Регрессионный анализ. Вопрос:Каким будет уровень заболеваемости астмой, если концентрация угарного газа будет составлять 10 мг/м.
АНАЛИЗ ДАННЫХ НА КОМПЬЮТЕРЕ. Регрессионный анализ.
Общая теория статистики Регрессионно- корреляционный анализ.
Создаем таблицу куда вносим данные. Данные необходимо вносить по столбцам.
Элементы теории корреляции. План: I. Понятие корреляционной зависимости: 1) Коэффициент корелляции 2) Проверка гипотезы о значимости выборочного коэффициента.
Временные ряды в эконометрических исследованиях..
ЛЕКЦИЯ 8 КОРРЕЛЯЦИОННО- РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ. МОДЕЛИРОВАНИЕ СВЯЗЕЙ.
Лекция 3 множественная регрессия и корреляция. Уравнение множественной регрессии.
СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА СВЯЗИ. Признаки, которыми характеризуются единицы совокупности, могут быть взаимосвязанными. Взаимосвязанные признаки могут.
Кандидат технических наук, доцент Грекул Владимир Иванович Учебный курс Теория информационных систем Лекция 5.
Лекция 6 Линейная регрессия. Простая линейная регрессия.
Лекция 4 множественная регрессия и корреляция. ( продолжение )
Лекция 5 множественная регрессия и корреляция. Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, изучение функции.
Средняя школа год разработка Агрба Л. М. Далее Информатика и ИКТ ПОНЯТИЕ ТРЕНДА.
Лекция 6 множественная регрессия и корреляция. ( продолжение )
Лекция 5 множественная регрессия и корреляция. Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, изучении доходности акций, изучении.
Транксрипт:

Создаем таблицу куда вносим данные. Данные необходимо вносить по столбцам.

Проводи оценку аномальности значений показателей. Вносим корректировки в случае необходимости (например по чистой прибыли).

Далее делаем корреляцию. Для этого нужен модуль анализа данных

На новом листе будет выдан результат корреляционного анализа. Минус при числе говорит об обратной связи, а плюс о прямой связи. Чем ближе значение к 1 тем теснее связь. В данном случае прямая тесная связь у чистой прибыли с производительностью и обратная связь с уровнем издержек. Именно их нужно использовать при построение регрессионной модели.

Строим регрессионную модель

Определяем входной интервал у

Определяем входной интервал х

Результат появится на новом рабочем листе

Поскольку коэффициент детерминации R2 равен 0,95, то можно говорить о том что 95% вариации зависимой переменной y учтено в модели и обусловлено влиянием включенных в модель факторов Производит труда и издержки обращения

Построим линейную аддитивную модель множественной регрессии в виде: У= а0 + а1х1 + а2х2 а0 = 14017,04а1 = 20,33а2 = -146,024 Следовательно, искомое уравнение множественной регрессии имеет вид: У = 14017,04+20,33*х1 -146,024*х2

Для построения прогноза результативного показателя, необходимо спрогнозировать факторные признаки. Для этого, построим графики факторов временного ряда, при этом, добавим линию тренда и изобразим уравнения регрессий на графиках

Нажимаете правой кнопкой на линию и строите линию тренда

Выбор линии тренда зависит от R2 чем ближе значение R2 к 1 тем более достоверен тренд.. Сделать в excel это можно только перебирая один тренд за другим

В данном случае мы остановимся на полиномиальном. R2=0,94 (чем ближе R к 1 тем лечьше, значения менее 0,7 говорят о низкой достоверности ). Чтоб узнать значение на 7 период производительности труда нежно значение 7 (т.к. мы прогнозируем 7 период) подставить вместо х y = 8,5383 * 7 * ,081* ,88=306,68

Подставляем полученные на основе тренда данные в выведенное ранее уравнение множественной регрессии: У = 14017,04+20,33*х1 -146,024*х2

Получаем прогноз на 7 период –чистая прибыль 13636,9 тыс.руб.