178622 (Расчет показателей корреляционного, дисперсионного анализа), страница 3
Описание файла
Документ из архива "Расчет показателей корреляционного, дисперсионного анализа", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "экономика" из , которые можно найти в файловом архиве . Не смотря на прямую связь этого архива с , его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе "контрольные работы и аттестации", в предмете "экономика" в общих файлах.
Онлайн просмотр документа "178622"
Текст 3 страницы из документа "178622"
Принимается аддитивная и независимая модель действия факторов:
причем
, 
Последние два условия всегда можно выполнить смещением величин aj и bi и изменением величины c; величины aj и bi называются вкладами факторов.
Проведем двухфакторный дисперсионный анализ при помощи пакета анализа программы Excel:
| ИТОГИ | Счет | Сумма | Среднее | Дисперсия |
| A1 | 4 | 38 | 9,5 | 67 |
| A2 | 4 | 42 | 10,5 | 27 |
| A3 | 4 | 45 | 11,25 | 30,91666667 |
| A4 | 4 | 41 | 10,25 | 84,25 |
| A5 | 4 | 35 | 8,75 | 0,916666667 |
| B1 | 5 | 30 | 6 | 4 |
| B2 | 5 | 56 | 11,2 | 32,7 |
| B3 | 5 | 44 | 8,8 | 45,2 |
| B4 | 5 | 71 | 14,2 | 33,7 |
| Дисперсионный анализ | ||||||
| Источник вариации | Сумма квадратов отклонений | Степени свободы | Среднеквадратическое отклонение | Отношение ср.кв.откл. фактора к ср.кв.откл. погрешности | P-Значение | F критическое |
| А | 14,7 | 4 | 3,675 | 0,0985 | 0,9809 | 3,259 |
| В | 182,55 | 3 | 60,85 | 1,631 | 0,2343 | 3,49 |
| Погрешность | 447,7 | 12 | 37,308 | |||
| Итого | 644,95 | 19 | ||||
Так как расчетное значение 0,98 и 0,23 больше заданного уровня значимости независимый фактор оказывает существенное влияние на разброс средних значений.
Задача 4. Регрессионный анализ
Построить регрессионную модель и провести полный регрессионный анализ.
| X 5.4 2.7 3.1 8.1 5.3 |
| Y 0.0 -1.3 -1.1 1.4 -0.6 |
РЕШЕНИЕ
Построим диаграмму и добавим линию тренда для того чтобы определить коэффициенты регрессия и значение достоверности аппроксимации:
Дальнейшее исследование выполним при помощи пакета анализа программы Excel:
| ВЫВОД ИТОГОВ | |
| Регрессионная статистика | |
| Множественный R | 0,97 |
| R-квадрат | 0,94 |
| Нормированный R-квадрат | 0,91 |
| Стандартная ошибка | 0,36 |
| Наблюдения | 4,00 |
| Дисперсионный анализ | |||||
|
| df | SS | MS | F | Значимость F |
| Регрессия | 1,00 | 4,31 | 4,31 | 32,55 | 0,03 |
| Остаток | 2,00 | 0,27 | 0,13 | ||
| Итого | 3,00 | 4,58 |
|
|
|
|
| Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | P-Значение |
| Y-пересечение | -2,72 | 0,45 | -6,11 | 0,03 |
| 5,4 | 0,48 | 0,08 | 5,71 | 0,03 |
Уравнение регрессии полученное с помощью Excel, имеет вид:
у = 0,4865х – 2,7138
По данным регрессионного анализа можно сказать:
- т.к. коэффициент детерминации равен 0,94, то вариация результата на 94% объясняется вариацией факторов.
- F-критерий равен 32,55, его табличное значение 3,98. т.к. фактическое значение превышает табличное, то делаем вывод, что полученной уравнение регрессии статистически значимо.
Задание №5
Предприятия мясной промышленности сгруппированы по числу видов производимой колбасной продукции. По данным табл. 5 (за отчётный год) определить: а) модальное, медианное и среднее значение числа видов производимой продукции; б) среднюю в целом по совокупности предприятий энергоёмкость продукции; в) среднюю себестоимость 1 т колбасных изделий по совокупности предприятий.
Таблица 5
| Число видов производимой колбасной продукции | Число предприятий в группе | Суммарный объём выпуска колбасной продукции по группе предприятий, т | Средняя энергоёмкость 1 т продукции по группе предприятий, ГДж/ т | Средняя себестоимость 1 т продукции по группе предприятий, тыс. руб./ т |
| До 4 | 11 | 580 | 6,2 | 86 |
| 5 – 7 | 11 | 520 | 6,5 | 91 |
| 8 – 10 | 14 | 610 | 6,3 | 87 |
| 11 – 13 | 13 | 480 | 6,6 | 93 |
| 14 – 16 | 5 | 210 | 6,9 | 96 |
| 17 и более | 6 | 300 | 7,1 | 95 |
Решение:
Таблица 5.1
| Число видов производимой колбасной продукции | Число предприятий в группе | Накопленная частота | Закрытые интервалы группы | Середина интервала |
| До 4 | 11 | 11 | 1 - 4 | 2.5 |
| 5 – 7 | 11 | 22 | 5 – 7 | 6 |
| 8 – 10 | 14 | 36 | 8 – 10 | 9 |
| 11 – 13 | 13 | 49 | 11 – 13 | 12 |
| 14 – 16 | 5 | 54 | 14 – 16 | 15 |
| 17 и более | 6 | 60 | 17 - 19 | 18 |
| Σ | 60 |
Модой называется величина признака (вариант), которая чаще всего встречается в статистической совокупности. В вариационном ряду это будет значение показателя, имеющее наибольшую частоту.
Для интервального ряда распределения мода рассчитывается по следующей формуле
где xMo — нижняя граница модального интервала; iMo — величина модального интервала; fMo, fMo−1, fMo+1 — частота модального, предшествующего модальному и последующего за модальным интервала.
Модальным интервалом по значению числа видов производимой продукции является интервал 8-10, т.к. наибольшее число предприятий (14) находится в данном интервале.
