Содержание работы

Основная часть работы состоит в решении практических задач, использующих возможности программы Excel для регрессионного анализа данных.

Порядок выполнения

1. Для исходных данных (табл. 7.1) вычислить корреляцию попарно между признаками, применяя функцию =КОРРЕЛ(массив1;массив2) и с помощью функции Корреляция. Сделать выводы.

2. Чему равен коэффициент корреляции двух случайных величин, представленных в таблице 7.6.

Таблица 7.6

X	12,1	14,7	20,5	16,6	19,0
Y	53,2	44,2	51,4	45,5	34,0

3. На основе данных (табл. 7.7) построить линейную модель и провести ее анализ.

Таблица 7.7

Количество работников (X)	Объем производства (Y)
7	483
6	489
7	486
8	563
9	570
9	559
9	594
9	575
6	464
9	647

4. Построить модель зависимости величины заработной платы от стажа работы и пола сотрудника (табл. 7.8). Проверить адекватность модели.

Таблица 7.8

Заработная плата, Y	Стаж работы, X1	Пол (0-муж., 1-жен) X2
38900	15	0
28700	2	1
31600	4	1
33800	13	0
31890	16	0
45000	35	0
24313	10	1
22700	8	1
36300	20	0
32350	7	0
31800	5	0

5. Определить по данным (табл.7.9) параметры уравнения линейной регрессии и провести его анализ.

Таблица 7.9

Предприятие	Прибыль, Y	Оборотные средства, X1	Основные фонды, X2
1	188	129	510
2	78	64	190
3	93	69	240
4	152	87	470
5	55	47	110
6	161	102	420