Алгоритм використання інструменту «корреляция»
Інструмент аналізу «КОРРЕЛЯЦИЯ» (який також встановлюється разом з надбудовою «ПАКЕТ АНАЛИЗА») використовується для оцінки ступеня залежності між двома наборами даних. Наприклад, ви можете також використовувати цей інструмент для оцінки впливу розміру коштів, витрачених на рекламу, на обсяг продажів рекламного продукту. Щоб застосувати інструмент «КОРРЕЛЯЦИЯ», виконайте ряд дій.
1.Виберіть команду «СЕРВИС-АНАЛИЗ ДАННЫХ»
2.В діалоговому вікні, що відкрилося, «АНАЛИЗ ДАННЫХ» в списку «ИНСТРУМЕНТЫ АНАЛИЗА» виберіть пункт «КОРРЕЛЯЦИЯ» і клацніть на кнопку ОК.
Excel відобразить на екрані діалогове вікно «КОРРЕЛЯЦИЯ».
3.Визначте значення Х і У, яку повинні бути проаналізовані. Наприклад, якщо ви хочете взнати, як кількість виходів рекламних роликів впливає на обсяги продаж рекламованого товару, в полі «ВХОДНОЙ ИНТЕРВАЛ» вкажіть посилання на клітки. Якщо цей діапазон містить підписи даних, встановіть прапорець «МЕТКИ» в першому рядку. Перевірте, чи правильно вибраний перемикач «ГРУППИРОВАНИЕ», що визначає спосіб організації даних у виділеному діапазоні кліток.
4.Вкажіть місце, куди повинні бути поміщені результати обчислення.
Використовуйте перемикачі групи «ПАРАМЕТРЫ ВЫВОДОВ», щоб вказати EXCEL, де повинен бути розміщений звіт про одержані результати. Наприклад, щоб помістити цей звіт на тому ж листі, де розташовані початкові дані, виберіть перемикач «ВЫХОДНОЙ ИНТЕРВАЛ» і в полі, праворуч від нього, вкажіть адресу кліток, які повинні містити обчислені значення. Щоб помістити звіт в іншому місці, виберіть один з двох інших перемикачів.
5.Клацніть на кнопку ОК. Excel обчислить коефіцієнт кореляції для вказаних вами даних і помістить його в задане місце.
Побудова моделі множинної регресії
1.Вибираємо команду «СЕРВИС - АНАЛИЗ ДАННЫХ - ИНСТРУМЕНТЫ АНАЛИЗА – РЕГРЕССИЯ».
2.Визначте значення Х і У. В полі «ВХОДНОЙ ИНТЕРВАЛ У» вкажіть посилання на діапазон осередків, в яких міститься набір залежних значень (обсяг продаж). Потім перейдіть до поля «ВХОДНОЙ ИНТЕРВАЛ Х». Переконайтеся, наприклад, що дані про розміри торговельної площі і чисельність персоналу розташовуються в сусідніх колонках. Помітьте блок, що складається з цих обох колонок, як значення Х. В цьому і полягає єдина відмінність введення даних для лінійного і множинного регресійного аналізу. Потім аналіз проводиться аналогічно попередньому, але коли з’являються його результати, ми бачимо два коефіцієнти при Х.
В результаті застосування інструменту «РЕГРЕССИЯ» отримуємо таблиці з результатами розрахунків.
В таблиці Регресійна статистика виводяться такі результати розрахунків:
багатофакторний коефіцієнт кореляції R;
коефіцієнт детермінації R-квадрат
;нормований R-квадрат
,
який розраховується за формулою
,
де
-
кількість параметрів;
стандартна похибка, тобто виправлене середнє квадратичне відхилення залишків;
спостереження, тобто кількість періодів спостережень.
В таблицях Дисперсійного аналізу показуються наступні результати.
Перша таблиця:
в першій колонці df означає ступені свободи для суми квадратів відхилень, відповідно для
регресійної df=m-1;
залишкової df=n-m;
загальної df=n-1;
в другій колонці SS означає суму квадратів відхилень, відповідно
регресійну
;залишкову
;загальну
;
в третій колонці MS означає відповідні суми квадратів відхилень з врахуванням числа ступенів свободи MS=SS/df, тобто в цій колонці наводяться значення виправлених дисперсій;
в четвертій колонці наведено значення F-критерію Фішера з 95% рівнем довіри;
в п`ятій колонці наведена «значущість F», яка показує, що якщо наведений показник менше 0,05, то побудована регресійна модель відповідає дійсності.
Друга таблиця:
в першій колонці Коефіцієнти наведено значення оцінок параметрів рівняння регресії (зверху-вниз)
,
,
;в другій колонці Стандартна похибка середньоквадратичні відхилення параметрів моделі, тобто стандартні похибки параметрів;
в тертій колонці t-статистика наводяться стандартизовані параметри рівняння регресії, які знаходяться шляхом ділення значень параметрів
з першої колонки на відповідні стандартні
похибки з другої колонки;в червертій колонці Р-значення знаходяться значення функції, які показують, чи достовірні оцінки параметрів
,
,
.
Якщо Р<0,05, то оцінки параметрів
достовірні;останні дві колонки нижні 95%, верхні 95% показують нижні та верхні границі 95% рівня довіри для кожного параметра регресії і визначають довірчі інтервали параметрів. Якщо число нуль не потрапляє в жодний довірчий інтервал, то з 95% впевненістю можна стверджувати, що отримана модель придатна для економічного процесу.