ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

Московский государственный университет экономики, статистики и информатики

Кафедра математической статистики и эконометрики

Курсовая работа по теории вероятности и математической статистике на тему:

«Изучение производительности труда предприятий машиностроения с помощью методов корреляционного и регрессионного анализа.» Исполнитель: Гусакова Ангелина

ДЭК-201

Руководитель: Астафьева Е.В.

Москва 2011

Содержание:

.Введение…………………………………………………………………………4

1. Подготовка данных……………………………………………………………5

2. Корреляционный анализ экономических показателей…...………………….6

2.1. Построение матрицы парных коэффициентов корреляции….....…..6

2.2. Расчёт частных коэффициентов корреляции. Сравнение частных и парных коэффициентов корреляции……………………………….…………..10

2.3. Расчёт множественных коэффициентов корреляции……………...19

3. Регрессионный анализ экономических показателей ………….……………21

3.1. Проверка исходных данных на мультиколлинеарность…………...21

3.2. Построение регрессионной модели и её интерпретация………….23

3.3. Сравнение исходных данных с рассчитанными по уравнению регрессии…………………………………………………………………………25

.Заключение………………...…………………………………………………...29

Введение.

В банковской, финансовой сфере, при проведении маркетинговых и социологических исследований, при обработке различных экономических данных требуется оценка взаимосвязи показателей и моделирование их зависимости для дальнейшего прогнозирования. Эти задачи призваны решать методы корреляционного и регрессионного анализов.

Целью данной курсовой работы является выявление зависимости производительности труда от таких факторных признаков как: удельный вес закупочных изделий, среднегодовой фонд заработной платы ППП, фондовооруженность труда и оборачиваемость нормируемых оборотных средств.

Чтобы осуществить выявление этих зависимостей бы провели корреляционный анализ парных коэффициентов, частных коэффициентов, и найдем среди них значимые. С помощью сравнения частных и парных коэффициентов мы выяснили какое влияние на связь между двумя конкретными признаками оказывают остальные признаки.

1.Подготовка данных

С целью анализа взаимосвязи показателей эффективности производства продукции мы рассматривали показатели производственно-хозяйственной деятельности 30 предприятий машиностроения.

Анализ был произведен между следующими экономическими показателями:

Y₁ - производительность труда;

Х₆ - удельный вес покупных изделий;

X13 - среднегодовой фонд заработной платы ППП;

Х14 - фондовооруженность труда;

X15 - оборачиваемость нормируемых оборотных средств; (Y-результативный признак, Х-факторные признаки).

Мы предполагаем, что рассматриваемые признаки Y,X6,X13,X14,X15 в генеральной совокупности подчиняются нормальному закону распределения и указанные данные представляют выборку из этой генеральной совокупности.

Все исходные данные сгруппированы в табл.1.1

Табл.1.1

Исходные данные

Y1	X6	X13	X14	X15
9,26	0,4	47750	6,4	166,32
9,38	0,26	50391	7,8	92,88
12,11	0,4	43149	9,76	158,04
10,81	0,5	41089	7,9	93,96
9,35	0,4	14257	5,35	173,88
9,87	0,19	22661	9,9	162,3
8,17	0,25	52509	4,5	88,56
9,12	0,44	14903	4,88	101,16
5,88	0,17	25587	3,46	166,32
6,3	0,39	16821	3,6	140,76
6,22	0,33	19459	3,56	128,52
5,49	0,25	12973	5,65	177,84
6,5	0,32	50907	4,28	114,48
6,61	0,02	6920	8,85	93,24
4,32	0,06	5736	8,52	126,72
7,37	0,15	26705	7,19	91,8
7,02	0,08	20068	4,82	69,12
8,25	0,2	11487	5,46	66,24
8,15	0,2	32029	6,2	67,68
8,72	0,3	18946	4,25	50,4
6,64	0,24	28025	5,38	70,56
8,1	0,1	20968	5,88	72
5,52	0,11	11049	9,27	97,2
9,37	0,47	45893	4,36	80,28
13,17	0,53	99400	10,31	51,48
6,67	0,34	20719	4,69	105,12
5,68	0,2	36813	4,16	128,52
5,22	0,24	33956	3,13	94,68
10,02	0,54	17016	4,02	85,32
8,16	0,4	34873	5,23	76,32
3,78	0,2	11237	2,74	153
6,48	0,64	17306	3,1	107,64
10,44	0,42	39250	10,44	90,72
7,65	0,27	19074	5,65	82,44
8,77	0,37	18452	6,67	79,92
7	0,38	17500	5,91	120,96
11,06	0,35	7888	11,99	84,6
9,02	0,42	58947	8,3	85,32
13,28	0,32	94697	1,63	101,52
9,27	0,33	29626	8,94	107,64
6,7	0,29	11688	5,82	85,32
6,69	0,3	21955	4,8	131,76
9,42	0,56	12243	5,01	116,64
7,24	0,42	20193	4,12	138,24
5,39	0,26	20122	5,1	156,96
5,61	0,16	7612	3,49	137,52
5,59	0,45	27404	4,19	135,72
6,57	0,31	39648	5,01	155,52
6,54	0,08	43799	11,44	48,6
4,23	0,68	6235	7,67	42,84