Bespoke2 / Домашнее задание
.docАгрегатный индекс цен Ласпейреса
Агрегатный индекс цен Пааше
Агрегатный индекс цен Фишера
Вывод: Цены на удобрение в отчетном периоде в 1,147 раз больше цен базисного периода, т.е. в отчетном году цены возросли в среднем на 14,7% по сравнению с ценами прошлого года.
Пункт 6
Рассчитать коэффициент корреляции между X (стоимостью основных фондов) и Y (объёмом выпущенных минеральных удобрений в отчётном году). Проверить существенность линейного коэффициента корреляции, сделать вывод о форме связи.
Таблица 12: вспомогательная таблица для расчета линейного коэффициента корреляции
|
№ предприятия |
Выпуск минеральных удобрений (тыс. тонн) Y |
Стоимость основных средств (млн. руб.) X |
|
|
|
|
|
|
42 |
29,0 |
17,2 |
-2,2615 |
-5,4731 |
12,3776 |
5,1146 |
29,9546 |
|
26 |
30,6 |
17,3 |
-2,1615 |
-3,8731 |
8,3718 |
4,6722 |
15,0007 |
|
30 |
30,0 |
17,8 |
-1,6615 |
-4,4731 |
7,4322 |
2,7607 |
20,0084 |
|
48 |
30,0 |
17,8 |
-1,6615 |
-4,4731 |
7,4322 |
2,7607 |
20,0084 |
|
27 |
34,0 |
18,3 |
-1,1615 |
-0,4731 |
0,5495 |
1,3492 |
0,2238 |
|
45 |
36,0 |
18,3 |
-1,1615 |
1,5269 |
-1,7736 |
1,3492 |
2,3315 |
|
40 |
27,8 |
18,4 |
-1,0615 |
-6,6731 |
7,0837 |
1,1269 |
44,5300 |
|
28 |
35,9 |
18,5 |
-0,9615 |
1,4269 |
-1,3720 |
0,9246 |
2,0361 |
|
33 |
29,0 |
18,6 |
-0,8615 |
-5,4731 |
4,7153 |
0,7422 |
29,9546 |
|
46 |
35,0 |
18,6 |
-0,8615 |
0,5269 |
-0,4540 |
0,7422 |
0,2776 |
|
38 |
28,8 |
18,9 |
-0,5615 |
-5,6731 |
3,1857 |
0,3153 |
32,1838 |
|
37 |
34,3 |
19,2 |
-0,2615 |
-0,1731 |
0,0453 |
0,0684 |
0,0300 |
|
31 |
39,5 |
19,2 |
-0,2615 |
5,0269 |
-1,3147 |
0,0684 |
25,2700 |
|
35 |
40,0 |
19,4 |
-0,0615 |
5,5269 |
-0,3401 |
0,0038 |
30,5469 |
|
25 |
36,0 |
19,5 |
0,0385 |
1,5269 |
0,0587 |
0,0015 |
2,3315 |
|
50 |
36,0 |
19,5 |
0,0385 |
1,5269 |
0,0587 |
0,0015 |
2,3315 |
|
47 |
39,0 |
19,6 |
0,1385 |
4,5269 |
0,6268 |
0,0192 |
20,4930 |
|
32 |
30,6 |
19,7 |
0,2385 |
-3,8731 |
-0,9236 |
0,0569 |
15,0007 |
|
44 |
38,0 |
19,7 |
0,2385 |
3,5269 |
0,8410 |
0,0569 |
12,4392 |
|
43 |
30,8 |
19,8 |
0,3385 |
-3,6731 |
-1,2432 |
0,1146 |
13,4915 |
|
49 |
34,0 |
21,1 |
1,6385 |
-0,4731 |
-0,7751 |
2,6846 |
0,2238 |
|
39 |
34,0 |
21,3 |
1,8385 |
-0,4731 |
-0,8697 |
3,3799 |
0,2238 |
|
29 |
41,0 |
21,8 |
2,3385 |
6,5269 |
15,2630 |
5,4684 |
42,6007 |
|
41 |
36,7 |
21,9 |
2,4385 |
2,2269 |
5,4303 |
5,9461 |
4,9592 |
|
36 |
39,3 |
22,2 |
2,7385 |
4,8269 |
13,2183 |
7,4992 |
23,2992 |
|
34 |
41,0 |
22,4 |
2,9385 |
6,5269 |
19,1791 |
8,6346 |
42,6007 |
|
Итого: |
896,3 |
506,0 |
0,0000 |
0,0000 |
96,8031 |
55,8615 |
432,3512 |
Линейный коэффициент корреляции
Значимость линейного коэффициента корреляции
(т.к. tрасч. > tтабл., то гипотеза о значимости коэффициента корреляции принимается)
Линейная регрессия
Рис. 5: исходные данные и модель линейной регрессии
Вывод: Полученное значение коэффициента корреляции свидетельствует о наличии прямой взаимосвязи между результативным и факторным признаками.