
- •І модели рядов динамики
- •1.1. Нахождение моделей
- •1.2. Оценка моделей
- •2 Автокорреляция данных и остатков
- •2.1. Автокорреляция данных
- •Расчет коэффициента автокорреляции
- •2.2. Автокорреляция остатков
- •Расчет d-статистики
- •С помощью формулы (7) рассчитываем d – статистику:
- •3 Множественная регрессия
- •3.1. Классический подход
- •Расчет элементов коэффициента
- •Коэффициенты эластичности результативного показателя по факторам определяются по формуле (18)
- •3.2. Матричный подход
- •3.3. Расчеты с использованием пк
- •Вывод итогов
- •4 Мультиколлинеарность
- •5 Ранговая корреляция
- •5.1. Экспертное оценивание
- •5.2. Этапы работ в системе экспертных оценок
- •5.3. Метод ранговой корреляции
- •Вспомогательные расчеты
- •Б) Случай многих экспертов
- •6 Сетевое планирование
- •7. Компьютерная поддержка расчетов в пакете Excel
- •Использование опции Мастер функций
- •7.2. Использование опции Мастер диаграмм
- •7.3. Использование пакета Анализ данных
- •Литература
- •Коэффициентов автокорреляции
- •Критические значения и для коэффициента автокорреляции критерия Дарбина-Уотсона для
- •Критические значения и для коэффициента автокорреляции критерия Дарбина-Уотсона для
- •Значение критерия Пирсона
- •Квантили распределения Стьюдента
- •Содержание
- •Навчальний посібник
- •83050, М. Донецьк, вул. Щорса, 31. Тел.: (062) 337-93-61
7.3. Использование пакета Анализ данных
В состав пакета Excel входит набор способов анализа данных, который называется Пакетом анализа и предназначен для решения различных заданий. Для ознакомления с этим пакетом, следует в меню окна Excel выбрать опцию Сервис и в появившемся меню нужно выбрать опцию Анализ данных. В результате получим окно (рисунок 24).
Рис. 24
С помощью клавиш прокрутки можно выбрать любую из приведенных функций анализа.
7.3.1. Нахождение корреляционной матрицы
Пример 15. Найти корреляционную матрицу по следующим данным:
-
Y
X1
X2
X3
9,9
0,43
0,3
3,9
5,5
0,38
0,42
5,65
4,3
0,34
0,9
8,52
6,6
0,37
0,55
5,38
9,4
0,23
0,52
4,36
5,2
0,41
0,38
3,13
10
0,22
0,36
5,82
Решение задания будет проводиться так:
Ввести данные на Лист 1.
После ввода данных, получим таблицу в окне электронной таблицы Excel, изображенную на рисунке 25:
Рис.25
Выбираем опцию Сервис.
Выбираем опцию Анализ данных.
В результате появится окно, изображенное на рисунке 24.
Выбираем опцию Корреляция.
В результате появится окно, изображенное на рисунке 26:
Рис. 26
Активизируем окно Входной интервал (установить стрелку мыши в окне и нажать левую клавишу)
Выбираем ячейку А2 и при нажатой левой клавише мыши передвигаемся к ячейке D8.
Номера ячеек, из которых будут взяты исходные данные, автоматически заносятся в окно Входной интервал.
7. Ставим флажок в окне Новый рабочий лист.
8. Нажимаем кнопку .
В результате получим корреляционную таблицу, представленную на рисунке 27:
Рис.27
7.3.2. Нахождение линейной регрессии
Пример 16. По данным примера 14 найти коэффициент корреляции, индекс детерминации, уравнения множественной линейной регрессии, F-статистику, t-статистику, доверительные интервалы для параметров уравнения регрессии.
Алгоритм решения будет таким:
1. Введем данные на Лист 1.
2. Выбираем опцию Сервис.
3. Выбираем опцию Анализ данных.
4. Выбираем опцию Регрессия.
В результате появится окно, изображенное на рисунке 28:
Рис.28
Активизируем окно Входной интервал Y.
Выбираем ячейку А2 и при нажатой левой клавише мыши передвигаемся к клетке A8.
Активизируем окно Входной интервал Х.
Выбираем ячейку В2 и при нажатой левой клавише мыши передвигаемся к клетке D8 (если участвуют все переменные).
Номера ячеек, из которых будут взяты исходные данные, автоматически заносятся в окно Входной интервал.
9. Ставим маркер в окне Новый рабочий лист.
10. Ставим маркер в окне Остатки.
11. Нажимаем кнопку .
В результате появится таблица, изображенная на рисунке 29:
Рис.29
Из таблицы, представленной на рис. 29 находим:
множественный коэффициент корреляции – 0,791;
индекс детерминации – 0,626;
уравнения множественной линейной регрессии
F-статистику – 1,674;
t-статистики:
для
коэффициента при переменной
:
-1,486;
для
коэффициента при переменной
:
-1,062;
для коэффициента при переменной : -0,008;
доверительные интервалы для параметров уравнения регрессии.
для коэффициента при переменной : (-49,96;18,14);
для коэффициента при переменной : (-31,28;15,62);
для коэффициента при переменной : (-2,77; 2,75).