
- •Содержание заданий контрольной работы
- •Построить корреляционное поле и предложить гипотезу о связи исследуемых факторов, сделать предположения о наличии выбросов;
- •1.2 Определить коэффициенты корреляции;
- •1.3 Оценить статистическую надежность и значимость вычисленных коэффициентов корреляции
- •Сделать итоговые выводы.
- •1.1.1 Расчет в Excel по формулам, реализующим метод наименьших квадратов;
- •Расчет с помощью функции линейн с расшифровкой полученных результатов;
- •1.1.4 Инструмент «Регрессия»
- •1.2 Оценить статистическую надежность результатов регрессионного моделирования для чего построить доверительные интервалы коэффициентов регрессии по t-критерию Стьюдента
- •Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
- •1.5 Дать с помощью общего (среднего) коэффициента эластичности сравнительную оценку силы связи фактора с результатом.
- •Сделать итоговые выводы.
1.1.4 Инструмент «Регрессия»
С помощью инструмента анализа данных Регрессия, помимо результатов регрессионной статистики, дисперсионного анализа и доверительных интервалов, можно получить остатки и графики подбора линии регрессии, остатков и нормальной вероятности. Порядок действий следующий:
1) проверяю доступ к пакету анализа. В главном меню последовательно выбираю Сервис / Настройки. Устанавливаю флажок Пакет анализа;
2) в главном меню выбираю Сервис / Анализ данных / Регрессия. Щелкаю по кнопке ОК;
3) после вызова режима Регрессия на экране появляется диалоговое окно (рисунок 5), в котором задаются следующие параметры:
Рисунок 5 Диалоговое окно режима Регрессия
Результаты регрессионного анализа для исходных данных представлены на рисунке 6.
Вывод итогов
Регрессионная статистика |
|
Множественный R |
0,213925394 |
R-квадрат |
0,045764074 |
Нормированный R-квадрат |
-0,06026214 |
Стандартная ошибка |
32,0770356 |
Наблюдения |
11 |
Дисперсионный анализ
|
df |
SS |
MS |
F |
Значимость F |
Регрессия |
1 |
444,1195371 |
444,1195371 |
0,43162981 |
0,5276313 |
Остаток |
9 |
9260,425917 |
1028,936213 |
|
|
Итого |
10 |
9704,545455 |
|
|
|
|
Коэффициенты |
Стандартная ошибка |
t-статистика |
P-Значение |
Нижние 95% |
Верхние 95% |
Нижние 95,0% |
Верхние 95,0% |
Y-пересечение |
199,0167913 |
46,15976889 |
4,311477203 |
0,00195745 |
94,5961396 |
303,4374429 |
94,59613964 |
303,4374429 |
Переменная X 1 |
-1,694465994 |
2,579153228 |
-0,656985392 |
0,5276313 |
-7,52891593 |
4,139983943 |
-7,528915932 |
4,139983943 |
Вывод остатка
Наблюдение |
Предсказанное Y |
Остатки |
Стандартные остатки |
1 |
162,2468792 |
3,753120812 |
0,123332366 |
2 |
161,5690928 |
23,43090721 |
0,769969679 |
3 |
166,991384 |
-25,99138397 |
-0,854110231 |
4 |
168,8552966 |
0,144703435 |
0,004755141 |
5 |
169,1941898 |
25,80581024 |
0,84801204 |
6 |
172,4136752 |
42,58632485 |
1,399441284 |
7 |
175,6331605 |
45,36683946 |
1,490812562 |
8 |
176,6498401 |
-20,64984014 |
-0,678580246 |
9 |
179,5304323 |
-30,53043233 |
-1,003269185 |
10 |
158,519054 |
-25,519054 |
-0,838588862 |
11 |
171,3969956 |
-38,39699556 |
-1,261774548 |
Общий вид окна Excel