
- •Выполнение индивидуальной работы по дисциплине «статистика» на тему «статистическая оценка взаимосвязи признаков»
- •Введение
- •1 Цели и задачи выполнения индивидуальной работы
- •1.1 Значение выполнения работы
- •1.2 Цель выполнения работы
- •2 Теоретические основы анализа взаимосвязи социально-экономических явлений
- •2.1 Виды связей между явлениями и их признаками.Их классификация.
- •2.2 Методы выявления наличия связи между явлениями и их
- •2.3 Парная регрессия на основе метода наименьших квадратов
- •2.4 Измерение характеристик тесноты связи между признаками
- •2.5 Принятие решений на основе уравнения регрессии
- •2.6 Статистическая оценка надежности параметров парной корреляции
- •2.7 Ранговый коэффициент связи
- •3 Задание к работе
- •5 Учебно-методический материал
- •Приложение а
- •Продолжение приложения д
- •Расчетные значения результативного признака по уравнению связи приведены в четвертой колонке таблицы 2.
Продолжение приложения д
величин. В результате выявлено явное преобладание совпадающих по знаку пар отклонений. Их 7 и только 2 пары несовпадающих знаков. Немецкий ученый Г.Т.Фехнер (1801-1887г.г. ) предложил меру тесноты связи в виде отношения разности числа пар совпадающих и несовпадающих пар знаков к сумме этих чисел:
С - Н 7 - 2
КФехнера = ¾¾¾¾ = ¾¾¾¾ = 0,556;
С + Н 7 +2
Коэффициент Фехнера достаточно приблизительный показатель тесноты связи, не учитывающий величину отклонений признаков от средних значений, но он может служить некоторым ориентиром в оценке интенсивности связи. В данном случае коэффициент показывает умеренную связь между ценой реализации и прибылью от реализации. Для проведения дальнейшего анализа составим таблицу 2.
Таблица 2 – Расчет квадратов отклонений индивидуальных
значений признаков от их средних величин и значений
результативного признака по уравнению связи
№ п/п
|
¾ ( Х i – Х ) 2, Руб.
|
¾ ( У i – У ) 2 * 10 6, Руб. |
~ У i * 10 3 , Руб. |
~ ( У i – Уi ) 2 * 10 6 , Руб. 2
|
||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
||||
1 |
65,788 |
3,549 |
6,178 |
2,008 |
||||
2 |
37,344 |
20,214 |
6,992 |
4,036 |
||||
3 |
8,346 |
10,381 |
10,655 |
4,186 |
||||
4 |
166,126 |
36,252 |
14,725 |
0,601 |
||||
5 |
79,014 |
28,810 |
13,097 |
1,858 |
||||
6 |
0,012 |
2,307 |
9,437 |
2,173 |
||||
7 |
146.676 |
24,741 |
4,550 |
0,002 |
||||
8 |
16,900 |
0,002 |
7,806 |
2,952 |
||||
9 |
34,680 |
1,957 |
11,876 |
14,410 |
||||
å |
554,886 |
124,213 |
- |
32,226 |
3. Рассчитаем коэффициент парной линейной регрессии :
225,930 * 10 3
а 1 = ¾¾¾¾¾¾ = 0,407 * 10 3 ( Руб. )
554,886
В среднем по изучаемой совокупности увеличение средней цены по одному из девяти предприятий на один рубль приводит к увеличению прибыли на 407 руб.
4. Рассчитаем свободный параметр уравнения связи по формуле 7.
а 0 = 9,479 * 10 3 – 0,407 * 10 3 * 184,111 = - 65,454 * 10 3 ( Руб. )
5. Составим уравнение парной линейной регрессии на основании рассчитанных коэффициентов по формуле 1.
У х = - 65, 454 * 10 3 + 0,407 * 10 3 * Х i ;