Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Kursovaya_po_statistike_1.docx
Скачиваний:
0
Добавлен:
01.05.2025
Размер:
99.35 Кб
Скачать

3.1. Корреляционно-регрессионный анализ между объемом добычи меди и экспортом медис 1998 по 2010 года.

Нам даны два столбика значений - по добыче меди и экспорту за границу с 1998 по 2010 гг. Наша задача:

- определить форму связи между этими признаками;

- найти уравнение регрессии, т. е. теоретическое уравнение зависимости экспорта меди за границу от общей добычи меди;

- измерить тесноту связи между этими признаками.

Год

Добыча меди, т.

Экспорт меди, т.

1998

394

334

1999

411

374

2000

413

397

2001

421

421

2002

450

391

2003

451

356

2004

447

291

2005

452

431

2006

425

424

2007

423

420

2008

419

398

2009

402

394

2010

395

390

x = = 423,308

y = = 386,231

b = = -0,088

a = 386,231 +0,088*423,308 = 423,482

= a + bx = 423,482 - 0,088x

  1. MAPE = *0,98*100% = 7,5%

MAPE< 33%, значит модель пригодна для дальнейшего исследования.

  1. x = = 20,12

  2. y = = 38,22

  3. r = -0,088* = - 0,046

Коэффициент корреляции близок к нулю, значит наблюдается низкая теснота связи между объемом добычи меди и ценами на медь.

  1. e = S = = 38,182

  2.  = = 0,045

 стремится к нулю, значит корреляционная связь отсутствует.

  1. r= = 0,277

8)  = = 0,0056

<= 2,6, значит коэффициент корреляции ненадёжен.

9)  = -0,088 = - 0,096

10) ta = 423,482* = 36,785

tb= 0,088* = 0,154

При уровне значимости =0,01 tкр= 9,924

tb<tкр<ta

Значит параметры уравнения подобраны верно, ошибки нет.

Выводы:

В рассмотренном уравнении , характеризующем зависимость экспорта от размера объемов добываемой меди, параметр b<0. Следовательно, с возрастанием объема добычи уменьшаетсяэкспорт.

Для удобства интерпретации параметра b используют коэффициент эластичности. В нашем случаеЭ= - 0,096. Это означает, что с увеличением объема меди на 1% следует ожидать уменьшения экспорта в среднем на 0,096%

Исходя из расчетов мы можем сказать, что наша модель пригодна для дальнейшего использования, так как МАРЕ = < 33%

Коэффициент корреляции r = -0,046 близок к нулю, значит наблюдается низкая теснота связи между объемом добычи меди и экспортом меди. Коэффициент корреляции ненадежен, так как <=2,6.

Мы можем быть уверены, что параметры уравнения подобраны верно, ошибки нет, так как tb = 0,154<tкр = 9,924<ta= 36,785.

Многофакторный анализ.

Год

Добыча меди, т. (z)

Цена меди $ за т. (x)

Экспорт меди, т. (y)

1998

394

1650

334

1999

411

1436

374

2000

413

1825

397

2001

421

1678

421

2002

450

1515

391

2003

451

1634

356

2004

447

2450

291

2005

452

3129

431

2006

425

4689

424

2007

423

5652

420

2008

419

6948

398

2009

402

5187

394

2010

395

7558

390

В таблице приведены данные. При изучении трех переменных одну будем рассматривать как функцию (z) - показатель объема добычи меди, а две другие как аргументы - цена меди за 1т. (x) и экспорт меди за границу (y).

Для систематизации данных построим трехмерную корреляционную таблицу.

Находим средние арифметические величины:

Линейное уравнение зависимости от двух факторных переменных определяется по формуле:

Zxy = a + bx + cy

Найдем уравнение связи Z с факторами x, y.

;

;

;

;

;

;

;

;

;

Коэффициент множественной корреляции Rвсегда положителен и находится в пределах от 0 до 1.

;

Следовательно, связь между величинами не очень тесная.

Исследуем парные зависимости множественной корреляции при линейной зависимости.

Получим следующие уравнения регрессии:

, где

;

;

;

где х2- это х, х3 - это у.

- уравнение регрессии при линейной зависимости между объемом добываемой меди и ценами на медь.

- уравнение регрессии при линейной зависимости между объемом добываемой меди и экспортом меди за границу.

Построим график функции уравнения регрессии

Исследуем парные зависимости множественной корреляции при линейной зависимости.

Получим следующие уравнения регрессии:

График 1. Линейная зависимость между объемами добытой меди и ценой на медь.

Построим график функции уравнения регрессии

График 2. Линейная зависимость между объемами добытой меди и экспортом меди.

Коэффициенты корреляции объема добываемой меди с каждым фактором оказались:

- с ценами на медь r1.2 = -0,363;

- с экспортом r1.3 = - 0,046.

Обнаружены следующие пропорции в изменении интересующих нас показателей:

  1. С увеличением цены на медь на 1 тысячу рублей средний объем добычи будет уменьшаться на 0,003т.; в то же время существует постоянная часть среднего объема добычи меди, не изменяющаяся с изменением цены, которая выражается числом 433,773 т.

  2. С увеличением экспорта меди на 1т. средний объем добычи увеличится на 810,38 т. постоянная часть среднего объема добытой меди составляет 313416,998т.

Однако в этих пропорциях отражено неявное влияние не только тех факторов, которые включены в уравнения, но и тех, которые им неявно сопутствуют.

Для выявления явного влияния всех факторов на результативный используют методы множественной корреляции.

Переходим к соотношениям между факторами, которые важно установить для получения в дальнейшем множественных связей.

где - экспорт меди за границу, x - цены на медь.

0,029*3488,538 = 285,063;

;

;

Построим график для уравнения регрессии:

График 3. Линейная зависимость величины экспорта меди и цены на медь.

Коэффициент между парой факторов 2 и 3:

;

Этот коэффициент свидетельствует о менее тесной зависимости между факторами. Составим таблицу 2:

y

x2

x3

y

1

x2

1

x3

1

Подставляя коэффициенты корреляции между переменными x2,x3и yв уравнение множественной регрессии

;

с применением стандартизированного масштаба по формуле

;

уравнение имеет следующий вид:

;

где параметры находят из системы линейных уравнений:

;

В стандартизированные уравнения подставляем коэффициенты корреляции и получаем систему уравнений:

;

;

-0,046 =0,1211968 + 0,112896* + ;

1,112896* = -0,167968;

;

;

В стандартизированном виде имеем:

;

;

R Є (0;1)

Преобразуем переменные по формуле:

,

получим коэффициенты

;

;

и уравнение в натуральном масштабе:

.

Вывод:

Согласно полученному уравнению, при постоянном экспорте х3 увеличение цен на медь на $1 влечет уменьшение добычи меди х2 в среднем на 0,003 т.Если сопоставить эту величину в уравнении парной регрессии: с величиной аналогичного показателя в 0,003т., то станет очевидным, что резкое сокращение объемов добываемой меди не зависит от увеличения цены.

При постоянной цене меди х2, увеличение экспорта на 1 т. влечет увеличение добычи меди х3 в среднем на 0,079 т.Если сопоставить эту величину в уравнении парной регрессии: с величиной аналогичного показателя в 810 т., то станет очевидным, что резкое сокращение объемов добываемой меди на 1 т. вызвано закреплением цен на медь.

Эти величины меньше, чем аналогичные показатели в уравнениях парной регрессии, так как изменения учитываются в других уравнениях, и сопровождается неявным изменением; поэтому в уравнениях парной регрессии изменение добычи меди больше, чем в уравнениях множественной регрессии.

Заметим также, что каждое уравнение регрессии определяет постоянную часть средней себестоимости, не зависящую от изменения факторов, включаемых в уравнение.

Так по уравнению постоянная часть среднего объема, не изменяющаяся с увеличением цены на медь и экспорта меди, составляет 0,207 т.

Вывод: все линии регрессии несущественно различаются между собой, имеют в основе одну и ту же линию регрессии и, закономерность, выражаемая уравнением , сохраняется на протяжении тринадцати лет. Учитывая это обстоятельство, объединяют материала различных лет для совместной статистической обработки.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]