Влияние показателей инвестиционной активности на ВРП региона
Расчет на основании статистических данных инвестиционной деятельности регионов парных коэффициентов корреляции между переменными с помощью функции КОРРЕЛ Microsoft Excel. Построение корреляционной матрицы с помощью Анализ данных - Корреляция - Регрессия.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
| Вид | практическая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 28.10.2019 |
| Размер файла | 450,1 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//
Размещено на http://www.allbest.ru//
ПРАКТИЧЕСКАЯ РАБОТА 5
«Влияние показателей инвестиционной активности на ВРП региона»
Используя статистические данные инвестиционной деятельности регионов (информация практического задания 4), найти парные коэффициенты корреляции между переменными с помощью функции КОРРЕЛ Microsoft Excel. Построить корреляционную матрицу с помощью Анализа данных Корреляция (рисунок 1).
Столбец 1-3 - столбцы со значениями инвестиционной активности;
Столбец 4 - столбец со значениями показателя ВРП
Рисунок 1 - Корреляционная матрица
В данном случае необходимо учитывать, что показатель ВРП является зависимой переменной (результативным признаком - Y). Факторными признаками для ВРП следует рассмотреть:
Инвестиции в основной капитал (X1)
Инвестиции в основной капитал на душу населения (X2)
Иностранные инвестиции (X3)
Временной период для расчетов с 2007 по 2017 годы (в случае отсутствия данных по иностранным инвестициям за 2014-2017 год взять период с 2007 по 2013 гг.).
Если отсутствует пакет «Анализ данных», необходимо его установить следующим образом: В настройке панели быстрого доступа последовательно выберите Другие команды… Надстройки Пакет анализа и нажмите Перейти… Установите флажок Пакет анализа.
В главном меню выберите Данные Анализ данных Корреляция. Щелкните по кнопке ОК.
Для оценки силы связи парных коэффициентов корреляции использовать шкала Чеддока, в соответствии с которой значения коэффициентов интерпретируются следующим образом (таблица 1).
Таблица 1 - Анализа силы связи между переменными
|
Значение |
Интерпретация |
|
|
от 0 до 0,3 |
очень слабая |
|
|
от 0,3 до 0,5 |
слабая |
|
|
от 0,5 до 0,7 |
средняя |
|
|
от 0,7 до 0,9 |
высокая |
|
|
от 0,9 до 1 |
очень высокая |
Распределить полученные результаты в соответствии с данной шкалой (таблица 2).
Таблица 2 - Распределение регионов в зависимости от величины коэффициента корреляции
|
Значение коэффициента корреляции |
Количество регионов |
|||
|
Зависимость X1Y |
Зависимость X2Y |
Зависимость X3Y |
||
|
от 0 до 0,3 |
Астраханская обл |
|||
|
от 0,3 до 0,5 |
Адыгея |
|||
|
от 0,5 до 0,7 |
Краснодарский край |
|||
|
от 0,7 до 0,9 |
Респ Адыгея Ростовская обл |
Адыгея Ростовская обл |
Волгоградская обл |
|
|
от 0,9 до 1 |
Крснодарский край Астраханская обл Волгоградская обл |
Астраханская обл Краснодарский край Волгоградская обл |
Ростовская обл |
|
|
Итого |
В соответствии с полученными результатами сформулировать выводы (с учетом результатов, полученных в ходе выполнения Практических работ 1-4).
Построить парную линейную регрессию между переменными, используя один из следующих способов:
- по уравнению тренда на корреляционном поле соответствующих переменных. Например, Y - ВРП, X - Иностранные инвестиции;
- с помощью пакета Анализ данных. Данные Анализ данных Регрессия. Щелкните по кнопке ОК.
Полученные результаты оформить в виде следующей таблицы
инвестиционный корреляция регрессия
|
Регион ОФ |
Коэффициент корреляции, X1Y |
Коэффициент корреляции, X2Y |
Коэффициент корреляции, X3Y |
Уравнение регрессии (X1,Y) |
Уравнение регрессии (X2,Y) |
Уравнение регрессии (X3,Y) |
|
|
…. |
|||||||
|
ФО |
|||||||
|
РФ |
В соответствии с полученными результатами сформулировать выводы (с учетом результатов, полученных в ходе выполнения Практических работ 1-4).
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Расчет 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 14.05.2008Построение 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 05.04.2014Оценка 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 29.06.2013Взаимосвязь 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 03.09.2013Анализ экспериментальных данных, полученных в виде набора значений двух зависимых величин. Вывод о связи между величинами на основании вычисления коэффициента корреляции, построение уравнения линейной регрессии. Прогнозирование зависимой величины.
реферат [555,9 K], добавлен 30.01.2018- 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 Параметры 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 13.05.2015Определение 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 06.12.2014Расчет 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 10.11.2013Корреляционный 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 21.01.2011Методика и этапы построения экономических моделей с помощью программы Microsoft Excel. Определение оптимальной структуры производства консервного завода на основании имеющихся статистических данных. Нахождение условного экстремума функции в Excel.
контрольная работа [1,4 M], добавлен 01.06.2009Расчёт параметров линейного уравнения регрессии. Оценка регрессионного уравнения через среднюю ошибку аппроксимации, F-критерий Фишера, t-критерий Стьюдента. Анализ корреляционной матрицы. Расчёт коэффициентов множественной детерминации и корреляции.
контрольная работа [241,8 K], добавлен 29.08.2013Расчет матрицы парных коэффициентов корреляции и статистической значимости коэффициентов регрессии. Оценка статистической значимости параметров регрессионной модели с помощью t-критерия. Уравнение множественной регрессии со статистически факторами.
лабораторная работа [30,9 K], добавлен 05.12.2010Построение 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 25.05.2009Расчет корреляции между экономическими показателями; построение линейной множественной регрессии в программе Excel. Оценка адекватности построенной модели; ее проверка на отсутствие автокорреляции и на гетероскедастичность с помощью теста Бреуша-Пагана.
курсовая работа [61,2 K], добавлен 15.03.2013Описание 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 17.01.2016Построение 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 17.10.2009Построение поля корреляции. Расчет параметров уравнений парной регрессии. Зависимость средней ожидаемой продолжительности жизни от некоторых факторов. Изучение "критерия Фишера". Оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации.
контрольная работа [173,8 K], добавлен 22.11.2010Основные характеристики распределения экономических величин. Сущность, особенности и метод вычисления коэффициента корреляции Пирсона. Расчет статистических характеристик величин с помощью MINITAB. Расчет основных статистических показателей в пакете.
методичка [411,0 K], добавлен 15.12.2008Построение поля корреляции. Оценка данной зависимости линейной, степенной и гиперболической регрессией. Оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации. Расчет коэффициента эластичности. Определение доверительного интервала прогноза.
контрольная работа [508,1 K], добавлен 13.11.2011
