- •Корреляционно-регрессионный анализ и прогнозирование
- •Постановка задачи
- •Задания для выполнения лабораторной работы
- •Ход выполнения работы
- •Описательные статистики
- •1.1 По выборочным данным рассчитаем основные точечные оценки параметров генеральной совокупности и коэффициенты вариации
- •1.2 По выборочным данным рассчитаем интервальные оценки для средних, дисперсий и средних квадратических отклонений
- •Корреляционный анализ исходных данных
- •2.2 Сравнительный анализ матрицы частных коэффициентов корреляции с матрицей парных коэффициентов корреляции
- •3. Регрессионный анализ
- •3.2 Оценим параметры множественной регрессии в стандартизированном масштабе:
- •3.3 Определим частные коэффициенты эластичности
- •3.4 Проведём анализ остатков уравнений множественной и парной регрессий на автокорреляцию
- •3.5 Оценим точность уравнения регрессии
- •3.7 Процедура пошаговой регрессии
- •4. Прогнозные расчёты
- •Доверительный интервал для функции регрессии
- •Доверительный интервал для индивидуальных значений зависимой переменной
- •Приложение а
- •Критические точки распределения Стъюдента
- •Приложение г
- •Вопросы для защиты лабораторной работы
- •Библиографический список
Задания для выполнения лабораторной работы
1. По выборочным данным рассчитать основные оценки параметров генеральной совокупности:
1.1
точечные оценки
средней
,
дисперсии
2,
среднего квадратического отклонения
;
коэффициенты вариации V;
1.2 интервальные оценки средней , дисперсии 2, среднего квадратического отклонения ;
2. Провести корреляционный анализ исходных данных:
2.1. Провести анализ матрицы парных коэффициентов линейной корреляции.
2.2. Провести сравнительный анализ матрицы частных коэффициентов корреляции с матрицей парных коэффициентов корреляции.
3. Провести регрессионный анализ.
3.1. Оценить параметры множественной и парной регрессий в натуральном масштабе.
3.2. Оценить параметры множественной регрессии в стандартизированном масштабе.
3.3. Определить частные коэффициенты эластичности.
3.4. Провести анализ остатков уравнений множественной и парной регрессий на автокорреляцию.
3.5. Оценить точность уравнений регрессии.
3.6. Из полученных уравнений выбрать “лучшее”.
3.7. Провести пошаговый выбор переменных и сравнить полученное уравнение с уравнением, полученным в п. 3.6.
4.
Найти доверительные границы прогнозов
среднего и индивидуального значений
объёма реализации продукции за квартал
по ”лучшему” уравнению парной регрессии
при
.
Ход выполнения работы
Ввод данных
Для выполнения лабораторной работы будем использовать пакет прикладных программ STATGRAPHICS PLUS.
При запуске пакета автоматически открывается основное окно.
Рисунок 1 – Основное окно Statgraphics
Верхняя строка является заголовком окна. Вторая строка содержит команды прикладного меню:
File ─ управление данными, печатью и другими системными операциями;
Edit ─ процедуры редактирования;
Plot ─ построение графиков;
Describe ─ расчёт описательных статистик;
Compare ─ сравнение данных;
Relate ─ вид регрессий;
Special ─ команда для инициализации дополнительных модулей;
View ─ опции просмотра;
Window ─ опции оконного и графического интерфейса;
Help ─ доступ к справке;
Третья строка – срока команд – содержит кнопки наиболее часто выполняемых процедур.
Внизу основного окна находятся четыре пиктограммы, для вызова электронной таблицы (untitled), статистического консультанта, окна Stat Gallary и окна комментариев.
Основное окно содержит электронную таблицу, столбцы таблицы (рисунок 1) соответствуют переменным, строки – наблюдениям.
Для именования переменных необходимо выделить колонку, для чего щёлкните левой кнопкой мыши по названию колонки, затем щёлкните правой кнопкой мыши, в появившемся меню выберите команду Modify Column, на экране появится одноименное окно диалога (рисунок 2). Введите в поле Name имя переменной, например У, затем щёлкните по кнопке ОК.
Рисунок 2 – Панель модификации колонки
Введите исходные данные. На рисунке 3 представлена таблица с введёнными данными.
Рисунок 3 – Электронная таблица с введёнными данными
