Данные исследования отношения покупателей к производителю хлебобулочных изделий
Наблюдения |
Отношение к производителю, Y |
Количество покупок в месяц, X |
Предлагаемый ассортимент, X2 |
Качество продукции, X3 |
Цена продукции, X4 |
Упаковка, X5 |
1 |
6 |
13 |
6 |
8 |
3 |
5 |
2 |
9 |
26 |
8 |
9 |
9 |
6 |
3 |
8 |
19 |
9 |
7 |
4 |
3 |
4 |
3 |
4 |
6 |
4 |
1 |
2 |
5 |
8 |
28 |
8 |
6 |
9 |
7 |
6 |
4 |
9 |
5 |
3 |
1 |
8 |
7 |
5 |
12 |
7 |
6 |
7 |
6 |
8 |
2 |
2 |
3 |
4 |
4 |
1 |
9 |
9 |
30 |
8 |
9 |
8 |
2 |
10 |
5 |
21 |
8 |
7 |
9 |
5 |
11 |
7 |
27 |
7 |
9 |
8 |
9 |
12 |
2 |
3 |
5 |
3 |
5 |
8 |
Задание 11. Проведите многофакторный корреляционно-регрессионный анализ.
Номер рабочего |
Возраст, лет |
Стаж, лет |
Пол* |
Образование |
Зарплата, долл. в год |
х1 |
х2 |
х3 |
х4 |
у |
|
|
|
20 |
0 |
0 |
6 |
22100 |
|
|
31 |
4 |
0 |
6 |
36900 |
|
|
44 |
14 |
0 |
4 |
60200 |
|
|
20 |
0 |
1 |
4 |
22100 |
|
|
55 |
25 |
0 |
2 |
75900 |
|
|
44 |
14 |
1 |
0 |
56200 |
|
|
25 |
5 |
0 |
6 |
31900 |
|
|
55 |
25 |
1 |
2 |
80200 |
|
|
50 |
20 |
0 |
4 |
68300 |
|
|
60 |
30 |
1 |
0 |
86100 |
|
|
40 |
15 |
1 |
2 |
54800 |
|
|
64 |
29 |
1 |
0 |
91300 |
|
|
35 |
10 |
0 |
6 |
44800 |
|
|
64 |
19 |
1 |
2 |
83100 |
|
|
40 |
15 |
0 |
4 |
54800 |
|
|
31 |
4 |
1 |
4 |
36900 |
|
|
25 |
5 |
1 |
6 |
31900 |
|
|
35 |
10 |
1 |
2 |
44800 |
|
|
60 |
21 |
1 |
2 |
80200 |
|
|
50 |
20 |
1 |
2 |
69900 |
*Примечание. 0 – женщина, 1 – мужчина.
Задание 12. Проведите многофакторный корреляционно-регрессионный анализ.
Задание 13. Администрация страховой компании приняла решение о введении нового вида услуг – страхование на случай пожара. С целью определения тарифов по выборке из 10 случаев пожаров анализируется зависимость стоимости ущерба, нанесенного пожаром от расстояния до ближайшей пожарной станции:
№ п/п |
Расстояние до ближайшей станции. км (X) |
Общая сумма ущерба. тыс.руб. (Y) |
1 |
3,4 |
26,2 |
2 |
1,8 |
17,8 |
3 |
4,6 |
31,3 |
4 |
2,3 |
23,1 |
5 |
3,1 |
27,5 |
6 |
5,5 |
36 |
7 |
0,7 |
14,1 |
8 |
3 |
22,3 |
9 |
2,6 |
19,6 |
10 |
4,3 |
31,3 |
13.1. Построить диаграмму рассеяния результирующей величины (общая сумма ущерба) и независимой переменной (расстояние до ближайшей станции)
13.2. Определить параметры а и b уравнения парной линейной регрессии.
13.3. Рассчитать линейный коэффициент корреляции.
13.4. Проверить статистическую значимость коэффициента регрессии «b» с помощью t-критерия Стьюдента
13.5. Оценить статистическую значимость построенной модели регрессии в целом с помощью F-критерия Фишера.
Оценить прогноз ущерба, нанесенного пожаром, если полагают, что расстояние до ближайшей пожарной станции уменьшится на 5 % от своего среднего уровня.
Литература
Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Вильямс, Диалектика, 2007. 912 с.
Ендовицкий Д.А. Факторный анализ степени платежеспособности коммерческой организации // Экономический анализ. 2006. № 9. С. 2-8.
Кофорова Н.М., Нестерова Т.А. Возможности использования метода факторного анализа отклонений в контроллинге // Экономический анализ. 2011. № 33.
Лебедев К.Н. Методы детерминированного факторного анализа и методология экономического исследования // Вестник Финансовой академии. 2008. № 4. С. 78-81.
Олейников Е.А., Филин С.А., Муравьев А.С. Использование многофакторных моделей при принятии управленческих решений // Экономический анализ. – 2003. – № 8. – С. 18-23.
Савицкая, Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: Учебник / Г.В. Савицкая. – М.: ИНФРА-М, 2007. С. 60-82.
Хромых Н.А. Возможности применения методов регрессионного анализа при прогнозировании оборотных активов хозяйствующего субъекта // Экономический анализ: теория и практика. 2012. № 10.
Яцко В.А. Факторный анализ с использованием нечетких моделей // Управленческий учет. 2011. №1.
Индексный анализ - относительное влияние факторных показателей
http://statanaliz.info/teoriya-i-praktika/7-indexy/28-indexny-analiz-otnositelnoe-vliyznie-faktorov.html
«Тот, кто думает, что все можно сделать с помощью математики и статистики, прав лишь отчасти. Нужен еще и человеческий разум».
Дуг Ричардсон