Корреляционный анализ предприятия
Исследование взаимосвязи показателей рентабельности, премий работников и фондоотдачи машиностроительного предприятия методом корреляционного анализа. Построение полей корреляции и диаграмм рассеивания показателей. Описание матрицы парных коэффициентов.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
| Вид | контрольная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 30.06.2013 |
| Размер файла | 180,1 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
1
Контрольная работа
по курсу «Эконометрика»
Тема:
Корреляционный анализ предприятия
корреляция рассеивание показатель рентабельность фондоотдача
По данным машиностроительных предприятий, методами корреляционного анализа исследовать взаимосвязь между следующими показателями:
X1- рентабельность (%);
X2 - премии и вознаграждения на одного работника (млн. руб.);
X3-фондоотдача
|
N п/п |
X1 |
X2 |
X3 |
|
|
1 |
13,26 |
1,23 |
1,45 |
|
|
2 |
10,16 |
1,04 |
1,3 |
|
|
3 |
13,72 |
1,8 |
1,37 |
|
|
4 |
12,82 |
0,43 |
1,65 |
|
|
5 |
10,63 |
0,88 |
1,91 |
|
|
6 |
9,12 |
0,57 |
1,68 |
|
|
7 |
25,83 |
1,72 |
1,94 |
|
|
8 |
23,39 |
1,7 |
1,89 |
|
|
9 |
14,68 |
0,84 |
1,94 |
|
|
10 |
10,05 |
0,6 |
2,06 |
1. Из предложенных данных вычеркните строчку с номером, соответствующим последней цифре номера зачетной книжки
2. Постройте поля корреляции (диаграммы рассеяния) в координатах x1x2, x1x3 и x2x3.
3. Рассчитайте матрицу парных коэффициентов корреляции. При =0,05 проверьте значимость всех парных коэффициентов корреляции.
4. Постройте доверительные интервалы для значимых коэффициентов.
5. Рассчитайте частные коэффициенты корреляции r12/3 и r13/2, ,проверьте их значимость, сравните их с соответствующими парными.
6. По корреляционной матрице R рассчитайте оценку множественного коэффициента корреляции r1/23
7. При =0,05 проверьте значимость множественного коэффициента корреляции.
Вариант 1
Решение:
1.
|
N п/п |
X1 |
X2 |
X3 |
|
|
2 |
10,16 |
1,04 |
1,3 |
|
|
3 |
13,72 |
1,8 |
1,37 |
|
|
4 |
12,82 |
0,43 |
1,65 |
|
|
5 |
10,63 |
0,88 |
1,91 |
|
|
6 |
9,12 |
0,57 |
1,68 |
|
|
7 |
25,83 |
1,72 |
1,94 |
|
|
8 |
23,39 |
1,7 |
1,89 |
|
|
9 |
14,68 |
0,84 |
1,94 |
|
|
10 |
10,05 |
0,6 |
2,06 |
2. Построим поля корреляции.
3. Промежуточные расчеты.
|
N п/п |
||||||||||
|
2 |
10,16 |
1,04 |
1,3 |
10,566 |
13,208 |
1,352 |
103,23 |
1,082 |
1,69 |
|
|
3 |
13,72 |
1,8 |
1,37 |
24,696 |
18,796 |
2,466 |
188,24 |
3,24 |
1,877 |
|
|
4 |
12,82 |
0,43 |
1,65 |
5,5126 |
21,153 |
0,71 |
164,35 |
0,185 |
2,723 |
|
|
5 |
10,63 |
0,88 |
1,91 |
9,3544 |
20,303 |
1,681 |
112,99 |
0,774 |
3,648 |
|
|
6 |
9,12 |
0,57 |
1,68 |
5,1984 |
15,322 |
0,958 |
83,174 |
0,325 |
2,822 |
|
|
7 |
25,83 |
1,72 |
1,94 |
44,428 |
50,110 |
3,336 |
667,19 |
2,958 |
3,764 |
|
|
8 |
23,39 |
1,7 |
1,89 |
39,763 |
44,2071 |
3,213 |
547,0921 |
2,89 |
3,5721 |
|
|
9 |
14,68 |
0,84 |
1,94 |
12,3312 |
28,4792 |
1,6296 |
215,5024 |
0,7056 |
3,7636 |
|
|
10 |
10,05 |
0,6 |
2,06 |
6,03 |
20,703 |
1,236 |
101,0025 |
0,36 |
4,2436 |
|
|
Сумма |
130,4000 |
9,5800 |
15,7400 |
157,8796 |
232,2818 |
16,5813 |
2182,7736 |
12,5198 |
28,1028 |
|
|
Среднее |
14,4889 |
1,0644 |
1,7489 |
17,5422 |
25,8091 |
1,8424 |
242,5304 |
1,3911 |
3,1225 |
Найдем средние квадратические отклонения признаков:
5,71;
0,51;
0,25.
Рассчитаем парные коэффициенты корреляции:
0,73;
0,325;
-0,15.
Получили матрицу парных коэффициентов корреляции:
.
Табличное значение t-критерия Стьюдента для числа степеней свободы и составит .
Определим случайные ошибки для каждого парного коэффициента корреляции.
0,258;
0,357;
0,374.
Тогда
2,83;
0,91;
-0,4.
Фактические значения -статистики превосходит табличное значение только для коэффициента . Только этот коэффициент корреляции можно признать статистически значимым.
4. Построим доверительный интервал для коэффициента .
0,61.
Тогда, с вероятностью 0,95 коэффициент корреляции находится в пределах или .
5. Рассчитаем частные коэффициенты корреляции
0,834;
0,644.
Если сравнивать коэффициенты парной и частной корреляции, то видно, что межфакторная корреляция дает заниженные оценки влияния факторов х2 и х3 на результат х1.
Значимость частных коэффициентов корреляции проверяется аналогично случаю парных коэффициентов корреляции. Единственным отличием является число степеней свободы, которое следует брать равным .
Табличное значение t-критерия Стьюдента для числа степеней свободы и составит .
Расчетные значения t-статистик определим по формуле:
3,99;
2,23.
Фактические значения t-статистик превосходят табличное, следовательно, частные коэффициенты корреляции можно признать статистически значимыми.
6. Коэффициент множественной корреляции определить через матрицу парных коэффициентов корреляции:
.
0,27- определитель матрицы парных коэффициентов корреляции
0,98- определитель матрицы межфакторной корреляции.
Коэффициент множественной корреляции
0,85.
7. Оценим значимость коэффициента множественной корреляции с помощью -критерия Фишера.
8. Вычислим
=8,002.
=5,14 определяем по таблице -критерия Фишера взяв =0,05, =2, =9-2-1=6либо с помощью встроенной статистической функции FРАСПОБР с такими же параметрами.
Так как фактическое значение больше табличного, то с вероятностью 95% делаем заключение о статистической значимости множественного коэффициента корреляции.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Корреляционный и регрессионный анализ экономических показателей. Построение матрицы парных коэффициентов корреляции. Расчет и сравнение частных и парных коэффициентов корреляции. Построение регрессионной модели и её интерпретация, мультиколлинеарность.
курсовая работа [314,1 K], добавлен 21.01.2011- Использование корреляционно-регрессионного анализа для обработки экономических статистических данных
Расчет стоимости оборудования с использованием методов корреляционного моделирования. Метод парной и множественной корреляции. Построение матрицы парных коэффициентов корреляции. Проверка оставшихся факторных признаков на свойство мультиколлинеарности.
задача [83,2 K], добавлен 20.01.2010 Определение методом регрессионного и корреляционного анализа линейных и нелинейных связей между показателями макроэкономического развития. Расчет среднего арифметического по столбцам таблицы. Определение коэффициента корреляции и уравнения регрессии.
контрольная работа [4,2 M], добавлен 14.06.2014Вычисление парных коэффициентов корреляции и построение их матрицы. Нахождение линейного уравнения связи, коэффициентов детерминации и эластичности. Аналитическое выравнивание ряда динамики методом наименьших квадратов. Фактические уровни вокруг тренда.
контрольная работа [121,1 K], добавлен 01.05.2011Построение линейной модели зависимости цены товара в торговых точках. Расчет матрицы парных коэффициентов корреляции, оценка статистической значимости коэффициентов корреляции, параметров регрессионной модели, доверительного интервала для наблюдений.
лабораторная работа [214,2 K], добавлен 17.10.2009Описание классической линейной модели множественной регрессии. Анализ матрицы парных коэффициентов корреляции на наличие мультиколлинеарности. Оценка модели парной регрессии с наиболее значимым фактором. Графическое построение интервала прогноза.
курсовая работа [243,1 K], добавлен 17.01.2016Оценка корреляционной матрицы факторных признаков. Оценки собственных чисел матрицы парных коэффициентов корреляции. Анализ полученного уравнения регрессии, определение значимости уравнения и коэффициентов регрессии, их экономическая интерпретация.
контрольная работа [994,1 K], добавлен 29.06.2013Оценка параметров шестимерного нормального закона распределения с помощью векторов средних арифметических и среднеквадратического отклонений и матрицы парных коэффициентов корреляции (по программе Statistica). Методика определения Z-преобразования Фишера.
контрольная работа [33,6 K], добавлен 13.09.2010Определение парных коэффициентов корреляции и на их основе факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный показатель. Анализ множественных коэффициентов корреляции и детерминации. Оценка качества модели на основе t-статистики Стьюдента.
лабораторная работа [890,1 K], добавлен 06.12.2014Построение линейной модели и уравнения регрессии зависимости цены на квартиры на вторичном рынке жилья в Москве в 2006 г. от влияющих факторов. Методика составления матрицы парных коэффициентов корреляции. Экономическая интерпретация модели регрессии.
лабораторная работа [1,8 M], добавлен 25.05.2009Взаимосвязь между двумя выбранными переменными на фоне действия остальных показателей. Матрица парных коэффициентов корреляции. Уравнение множественной регрессии. Расчет коэффициентов для проверки наличия автокорреляция. Вариации зависимой переменной.
контрольная работа [43,7 K], добавлен 03.09.2013Построение вариационного (статистического) ряда, гистограммы и эмпирической функции распределения. Определение выборочных оценок числовых характеристик случайной величины. Расчет матрицы парных коэффициентов корреляции и создание модели парной регрессии.
контрольная работа [2,0 M], добавлен 05.04.2014Расчет параметров парной линейной регрессии. Оценка статистической значимости уравнения регрессии и его параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента. Построение матрицы парных коэффициентов корреляции. Статистический анализ с помощью ППП MS EXCEL.
контрольная работа [1,6 M], добавлен 14.05.2008Параметры автомобиля, которые влияют на стоимость. Обозначение границ выборки. Использование множественной регрессии. Построение с помощью эконометрического программного пакета Eviews симметричной матрицы парных коэффициентов корреляции между факторами.
контрольная работа [348,7 K], добавлен 13.05.2015Расчет матриц парных коэффициентов корреляции, оценка их значимости. Построение уравнения регрессии. Точечный и интервальный прогноз значения У. Кластерный анализ методом К-средних. Упорядочивание субъектов РФ в порядке убывания по значениям факторов.
курсовая работа [2,2 M], добавлен 10.11.2013Эконометрическое моделирование стоимости квартир в московской области. Матрица парных коэффициентов корреляции. Расчет параметров линейной парной регрессии. Исследование динамики экономического показателя на основе анализа одномерного временного ряда.
контрольная работа [298,2 K], добавлен 19.01.2011Построение линейного уравнения парной регрессии, расчет линейного коэффициента парной корреляции и средней ошибки аппроксимации. Определение коэффициентов корреляции и эластичности, индекса корреляции, суть применения критерия Фишера в эконометрике.
контрольная работа [141,3 K], добавлен 05.05.2010Оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации. Построение поля корреляции и расчёт параметров линейной регрессии. Результаты вычисления функций и нахождение коэффициента детерминации. Регрессионный анализ и прогнозирование.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 07.08.2011Методика нахождения основных числовых характеристик с помощью эконометрического анализа. Вычисление среднего значения, дисперсии. Построение корреляционного поля (диаграммы рассеивания), расчет общего разброса данных. Нахождение значения критерия Фишера.
контрольная работа [38,2 K], добавлен 16.07.2009Построение и анализ однофакторной и многофакторной эконометрической модели. Вычисление парных и частичных коэффициентов корреляции. Проверка адекватности модели по критерию Фишера. Исследование наличия мультиколлениарности по алгоритму Феррара-Глобера.
контрольная работа [172,4 K], добавлен 28.05.2010
