141369 (691146), страница 7

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 7)

Чтобы определить центрированные средние использовались следующие формулы:

и т.д.

Оценки сезонных компонент =

Транспонируем данные оценок сезонных компонент и представим их в следующей таблице.

	-	-	-42	-32,6667	-13,4167	38
	46,83333	23,58333	-22,0833	-38,5	-6,66667	4,166667
	45	13,33333	-19,1667	-55,1667	-24,9167	-0,83333
	27,83333	50,66667	-	-	-	-
Si	39,88889	29,19444	-27,75	-42,1111	-15	13,77778
Sk	40,22222	29,52778	-27,4167	-41,7778	-14,6667	14,11111

Si= сумме значений по столбцам. Суммарное значение Si должно равняться 0. В нашем случае сумма Si=-2.

Найдем коэффициент корректировки К=

К=-0,3333

Sскор=Si-К.

скор=0

Находим уравнение регрессии, решив систему уравнений, относительно a и b.

Уравнение регрессии: =328,12+0,69t

Проведем оценку параметров на типичность по формулам:

=28,36

=5,59

Это значит уравнение регресии значимо в целом.

=7,12

=13,24

=23,24

=0,654

=0,214

=4,83

=2,36

Отвергается гипотеза о случайной природе оцениваемых характеристик и подтверждается их статистическая значимость и надежность. Е=У-Уt

t	Yt	S	Y-S	T	T+S	E
1	365	40,22222	324,7778	328,8478	369,07	36,1522
2	320	29,52778	290,4722	329,5456	359,0734	-9,5456
3	295	-27,4167	322,4167	330,2434	302,8267	-35,2434
4	310	-41,7778	351,7778	330,9412	289,1634	-20,9412
5	334	-14,6667	348,6667	331,639	316,9723	2,361
6	385	14,11111	370,8889	332,3368	346,4479	52,6632
7	391	40,22222	350,7778	333,0346	373,2568	57,9654
8	362	29,52778	332,4722	333,7324	363,2602	28,2676
9	310	-27,4167	337,4167	334,4302	307,0135	-24,4302
10	290	-41,7778	331,7778	335,128	293,3502	-45,128
11	320	-14,6667	334,6667	335,8258	321,1591	-15,8258
12	330	14,11111	315,8889	336,5236	350,6347	-6,5236
13	370	40,22222	329,7778	337,2214	377,4436	32,7786
14	340	29,52778	310,4722	337,9192	367,447	2,0808
15	310	-27,4167	337,4167	338,617	311,2003	-28,617
16	280	-41,7778	321,7778	339,3148	297,537	-59,3148
17	320	-14,6667	334,6667	340,0126	325,3459	-20,0126
18	350	14,11111	335,8889	340,7104	354,8215	9,2896
19	380	40,22222	339,7778	341,4082	381,6304	38,5918
20	402	29,52778	372,4722	342,106	371,6338	59,894
21	365	-27,4167	392,4167	342,8038	315,3871	22,1962
22	296	-41,7778	337,7778	343,5016	301,7238	-47,5016
23	320	-14,6667	334,6667	344,1994	329,5327	-24,1994
24	340	14,11111	325,8889	344,8972	359,0083	-4,8972

Количество свободного времени в мин. за 2006-2007 гг..

Произведем прогнозирование на 6 месяцев.

t	Т	S	Т+S
25	345,595	40,22222	385,8172
26	346,2928	29,52778	375,8206
27	346,9906	-27,4167	319,5739
28	347,6884	-41,7778	305,9106
29	348,3862	-14,6667	333,7195
30	349,084	14,11111	363,1951

3.4. Многофакторный корреляционно-регрессионный анализ инвестиций

Для корреляционно-регрессионного анализа необходимо из нескольких факторов произвести предварительный отбор для регрессионной модели. Сделаем это по итогам коэффициента корреляции, Те отберем те факторы ,связь которых с результативным признаком будет выражена в большей степени. Проанализируем следующие факторы

1.Количество детей в семье младше 18 лет. Х1

2.Возраст респондента. Х2

3.Средний доход в семье на одного человека. Х3

Рассчитаем коэффициент корреляции для линейной связи факторов-Х1, Х2, Х3. Расчеты будут производиться по данным Таблицы 1 из Приложения 1.

Для фактора Х1 после подстановки данных в формулу, получаем коэффициент корреляции равный =-0,6

Для фактора Х2 после подстановки данных в формулу, получаем коэффициент корреляции равный =-0,14

Для фактора Х3 после подстановки данных в формулу, получаем коэффициент корреляции равный =0,64.

Мы видим, что связь между Х1 и У обратная и сильная. Данный фактор будем использовать в дальнейших расчетах.

Связь между Х2 и У отсутствует, так как коэффициент корреляции меньше 0,15. Исключаем данный фактор из модели.

Связь между Х3 и У прямая и сильная. Данный фактор будем использовать в дальнейших расчетах.

Для факторов Х1 и Х3 составим уравнение множественной регрессии.

На основе наших данных будем подвергать анализу во множественной регрессии следующие факторы:

Количество детей в семье младше 18 лет- Х1

Характеристики

Список файлов курсовой работы