Использование статистических функций для решения маркетинговых задач
Задание 1.
На основании данных за 16 периодов об объемах продаж и затрат на рекламу некоторой фирмы, а также индексе потребительских расходов, представленных в таблице 1, выполните следующие задания:
Постройте диаграмму рассеивания (корреляционное поле), для переменных Объем продаж (Y) и Индекс потребительских расходов (Х2)
Для построения диаграммы используйте Тип – Точечная.
На основании формы облака точек предположите, какая существует тенденция прямой линейной связи между переменными Х2 и Y
Определите степень влияния индекса потребительских расходов на объем продаж (вычислите коэффициент парной корреляции).
Для вычисления корреляции используйте статистическую функцию КОРРЕЛ(массив1;массив2;..), указав значения двух столбцов Объем продаж и Индекс потребительских расходов .
Оцените значимость вычисленного коэффициента парной корреляции.
Оценить значимость коэффициента корреляции можно, рассчитав критерий Стьюдента. Для этого вычислите критическое значение t-статистики с помощью функции =СТЬЮДРАСПОБР(). В качестве аргументов задайте число степеней свободы, равное n-2 (т.е. 14) и вероятность (уровень значимости) равной =0,1 (табличное значение).
Если фактическое значение t-статистики по модулю больше критического, то с вероятностью (1-) коэффициента корреляции отличается от нуля.
Постройте матрицу коэффициентов парной корреляции по трем переменным.
Для вычисления матрицы коэффициентов парной корреляции R, используйте инструмент Корреляция. Предварительно выполните команду: Сервис->Надстройки-> Пакет анализа ->Корреляция.
В диалоговом окне Корреляция установите параметры анализа – выделите диапазон данных Объем продаж, Затраты на рекламу и Индекс потребительских расходов. Установите флажки Группировка по столбцам, Метки в первой строке и Новый рабочий лист
В результате получите матрицу коэффициентов парной
Сделайте выводы
Таблица 1.
|
Объем продаж Y, тыс.руб. |
Затраты на рекламу Х1,% |
Индекс потребительских расходов Х2,% |
|
|
126 |
4 |
100 |
|
|
137 |
4,8 |
98,4 |
|
|
148 |
3,8 |
101,2 |
|
|
191 |
8,7 |
103,5 |
|
|
274 |
8,2 |
104,1 |
|
|
370 |
9,7 |
107 |
|
|
432 |
14,8 |
107,4 |
|
|
445 |
18,7 |
108,5 |
|
|
367 |
19,8 |
108,3 |
|
|
367 |
10,6 |
109,2 |
|
|
321 |
8,6 |
110,1 |
|
|
307 |
6,5 |
110,7 |
|
|
331 |
12,6 |
110,3 |
|
|
345 |
6,5 |
111,8 |
|
|
364 |
5,8 |
112,3 |
|
|
384 |
5,7 |
112,9 |