182588 (629527), страница 6
Текст из файла (страница 6)
По сведениям о торговой деятельности , представленным в таблице № 11 , проведем корреляционно-регрессионный анализ зависимости количества проданного товара от суммы , для чего рассчитаем следующие показатели:
линейный коэффициент корреляции;
уравнение регрессии;
эмпирическое корреляционное отношение.
И проведем корреляционно-регрессионный анализ:
установим факт наличия связи;
определим направление связи и эмпирическую оценку ее тесноты;
экономическая интерпретация регрессионной модели связи.
Таблица 14
| Номер строки | Товары группы и товарные | Единица измерения | Продано товаров предприятия с начала отчетного периода | |
| количество | сумма, тыс. руб. | |||
| I продовольственные товары | ||||
| 1 | Мясо и птица | тонн | 3,7 | 278341 |
| 2 | Колбасные изделия и копчености | тонн | 4,4 | 550446 |
| 3 | Консервы мясные | усл. Б. | 383 | 9194 |
| 4 | рыба и морепродукты | тонн | 5,2 | 284853 |
| 5 | консервы и присерва рыбная | усл. Б. | 2209 | 50817 |
| 6 | масло животное | тонн | 1 | 83388 |
| 7 | сыры | тонн | 0,7 | 104751 |
| 8 | масло растительное | тонн | 2 | 82613 |
| 9 | цельномолочные продукты | тыс. руб | 166484 | |
| 10 | яйцо | тыс. шт | 30 | 65883 |
| 11 | сахар | тонн | 1,9 | 42892 |
| 12 | кондитерские изделия | тонн | 8,6 | 605085 |
| 13 | чай натуральный | ц | 4,7 | 81961 |
| 14 | соль | тонн | 3,8 | 26795 |
| 15 | мука | тонн | 0,6 | 6931 |
| 16 | крупа и бобовые | тонн | 0,6 | 6931 |
| 17 | макаронные изделия | тонн | 6,1 | 98020 |
| 18 | маргариновая продукция | тонн | 1,4 | 10845 |
| 19 | хлеб и хлебобулочные изделия | тонн | 27,4 | 492407 |
| 20 | картофель | тонн | 0,1 | 20508 |
| 21 | овощи | тонн | 2,4 | 121432 |
| 22 | плоды | тонн | 6,9 | 333046 |
| 23 | водка и ликероводочные изделия | дкл | 503,5 | 759926 |
| 24 | вино | дкл | 59,7 | 57864 |
| 25 | шампанское | дкл | 4,5 | 6968 |
| 26 | коньяк | дкл | 9,6 | 8268 |
| 27 | пиво | дкл | 242 | 597075 |
Методика решения задачи
Расчет показателей осуществим по формулам, представленным в таблицах № 12, 13 , 14 .
Таблица 15
Формулы расчета показателей линейного коэффициента корреляции
| Показатель | Обозначение | Формула расчета |
| Дисперсия по Х | Дх | ((Х^2/n) – Xср^2 |
| Дисперсия по Y | Ду | ((Y^2)/Y) –Yср^2 |
| Среднее квадратическое отклонение по Х | х | Дх |
| Среднее квадратическое отклонение по Y | у | Ду |
| Линейный коэффициент корреляции | r | (ХсрYср – Хср*Ycр)/(х*у) |
Таблица 16
Формулы расчета уравнения регрессии
| Показатель | Обозначение | Формула расчета |
| начальное значение | а1 | (ХсрYср – Хср*Ycр)/(х) |
| коэффициент регрессии | а0 | Yср – а0*Хср |
| Y = а0 + а1*Хi | ||
Таблица 17
Формулы расчета эмпирического корреляционного отношения
| Показатель | Обозначение | Формула расчета |
| Общая дисперсия | Добщ | (Yi – Yср)^2/n |
| Факторная дисперсия | Дф | (Yтеор– Yср)^2/n |
| Остаточная дисперсия | Дост | (Yi – Yтеор)^2/n |
| Коэффициент детерминации | ^2 | Дф/Добщ |
| Эмпирическое корреляционное отношение | ^2 |
Технология выполнения компьютерных расчетов
Расчеты показателей корреляционно-регрессионного анализа связи инфляции и стоимости потребительской корзины с применением пакета прикладных программ обработки электронных таблиц MS EXCEL, надстройки Анализ данныхРегрессия и Анализ данныхКорреляция в среде Windows.
Расположение на рабочем листе Excel исходных данных (табл. № ) и расчетных формул ( в формате Excel) представлено в таблице № 15
Таблица №18
| Количество | сумма | X^2 | Y^2 | XY | Yтеор= a+b хi | Общая дисперсия (Yi-Yср)^2 | Факторная дисперсия (Yтеор-Yср)^2 | Остаточная дисперсия (Yi-Yтеор)^2 |
| =C2*C2 | =D2*D2 | =C2*D2 | 56859196 | =(D2-$C$44)^2 | =(H2-$C$44)^2 | =(D2-H2)^2 |
Результаты расчетов приведены в таблице № 19
Таблица 19
| Дх = | 180904,16 | ||||||
| Ду = | 48275629524,71 | 219717,2 | |||||
| V х= | 325,99 | ||||||
| Vy = | 119,76 | ||||||
| Найдем коэффициенты регрессии | |||||||
| b = | ((ху)ср -хсруср)/Дх | 6,1 | |||||
| а = | уср - b хср | 183340,79 | |||||
| Вычислим коээфициент детерминации | |||||||
| R^2 = | Sф/Sобщ | 0,000149 | |||||
| Вычислим эмпирическое корреляционное отношение | |||||||
| r = | 0,012 | ||||||
| вычислим тесноту и направление связи | |||||||
| r = | ((ху)ср - хср уср)/(сред квадратич от х - сред квадратич от у) | 0,011823166 | |||||
Рассчитаю описательные параметры выборочной и генеральной совокупности с использованием инструмента описательной статистики.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
