Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
ВСЕРОССИЙСКИЙ ЗАОЧНЫЙ ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ
КАФЕДРА СТАТИСТИКИ
О Т Ч Е Т
о результатах выполнения
компьютерной лабораторной работы № 2
Автоматизированный корреляционно-регрессионный анализ взаимосвязи статистических данных в среде MS Excel
Вариант № 16
Выполнил:
Факультет:
Специализация:
Группа:
№ зачетной книжки:
Проверил: Голикова А. В.
Москва 2008 г.
Корреляционно-регрессионный анализ взаимосвязи признаков является составной частью проводимого статистического исследования деятельности 30-ти предприятий и частично использует результаты ЛР-1.
В ЛР-2 изучается взаимосвязь между факторным признаком Среднегодовая стоимость основных производственных фондов (признак Х) и результативным признаком Выпуск продукции (признак Y), значениями которых являются исходные данные ЛР-1 после исключения из них аномальных наблюдений.
|
Исходные данные |
||
|
Номер |
Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, млн руб. |
Выпуск продукции, |
|
5 |
1280.00 |
1910.00 |
|
23 |
1343.00 |
2301.00 |
|
27 |
1415.00 |
2080.00 |
|
1 |
1442.00 |
2471.00 |
|
8 |
1478.00 |
2590.00 |
|
32 |
1496.00 |
2692.00 |
|
22 |
1568.00 |
2403.00 |
|
19 |
1595.00 |
2335.00 |
|
2 |
1613.00 |
2641.00 |
|
3 |
1649.00 |
2862.00 |
|
13 |
1658.00 |
2998.00 |
|
26 |
1685.00 |
2811.00 |
|
9 |
1703.00 |
2913.00 |
|
4 |
1712.00 |
3100.00 |
|
28 |
1739.00 |
2845.00 |
|
17 |
1748.00 |
2896.00 |
|
6 |
1775.00 |
2760.00 |
|
14 |
1775.00 |
3202.00 |
|
25 |
1775.00 |
2930.00 |
|
7 |
1811.00 |
3474.00 |
|
31 |
1865.00 |
2930.00 |
|
18 |
1883.00 |
3304.00 |
|
10 |
1892.00 |
3457.00 |
|
20 |
1901.00 |
2930.00 |
|
24 |
1928.00 |
3253.00 |
|
29 |
1937.00 |
3049.00 |
|
15 |
1964.00 |
3729.00 |
|
12 |
2027.00 |
3610.00 |
|
21 |
2063.00 |
3695.00 |
|
16 |
2180.00 |
3950.00 |
В процессе статистического исследования необходимо решить ряд задач.
а) значимость и доверительные интервалы коэффициентов а0, а1;
б) индекс детерминации R2 и его значимость;
в) точность регрессионной модели.
а) коэффициента регрессии а1;
б) коэффициента эластичности КЭ;
в) остаточных величин εi.
2. Выводы по результатам выполнения лабораторной работы1
Задача 1. Установление наличия статистической связи между факторным признаком Х и результативным признаком Y графическим методом.
Статистическая связь является разновидностью стохастической (случайной) связи, при которой с изменением факторного признака X закономерным образом изменяется какой–либо из обобщающих статистических показателей распределения результативного признака Y.
Вывод:
Точечный график связи признаков (диаграмма рассеяния, полученная в ЛР-1 после удаления аномальных наблюдений) позволяет сделать вывод, что имеет место статистическая связь. Предположительный вид связи – линейная прямая.
Задача 2. Установление наличия корреляционной связи между признаками Х и Y методом аналитической группировки.
Корреляционная связь – важнейший частный случай стохастической статистической связи, когда под воздействием вариации факторного признака Х закономерно изменяются средние значения результативного признака Y (усредняются значения , полученные под воздействием на Y фактора ). Для выявления наличия корреляционной связи используется метод аналитической группировки.
Вывод:
Результаты выполнения аналитической группировки предприятий по факторному признаку Среднегодовая стоимость основных производственных фондов даны в табл. 2.2 Рабочего файла, которая показывает, что с увеличением значения факторного признака Х закономерно увеличивается значение результативного признака Y. Следовательно, между признаками Х и Y имеет место корреляционная связь.
Задача 3.Оценка тесноты связи признаков Х и Y на основе эмпирического корреляционного отношения.
Для анализа тесноты связи между факторным и результативным признаками рассчитывается показатель η – эмпирическое корреляционное отношение, задаваемое формулой
,
где и - соответственно межгрупповая и общая дисперсии результативного признака Y - Выпуск продукции (индекс х дисперсии означает, что оценивается мера влияния признака Х на Y).
= = 0, 8149
Для качественной оценки тесноты связи на основе показателя эмпирического корреляционного отношения служит шкала Чэддока:
|
Значение η |
0,1 – 0,3 |
0,3 – 0,5 |
0,5 – 0,7 |
0,7 – 0,9 |
0,9 – 0,99 |
|
Сила связи |
Слабая |
Умеренная |
Заметная |
Тесная |
Весьма тесная |
Результаты выполненных расчетов представлены в табл. 2.4 Рабочего файла.
Вывод:
Значение коэффициента η = 0,8149, что в соответствии с оценочной шкалой Чэддока говорит о весьма тесной степени связи изучаемых признаков.
Задача 4. Построение однофакторной линейной регрессионной модели связи изучаемых признаков с помощью инструмента Регрессия надстройки Пакет анализа и оценка тесноты связи на основе линейного коэффициента корреляции r.
4.1. Построение регрессионной модели заключается в нахождении аналитического выражения связи между факторным признаком X и результативным признаком Y.
Инструмент Регрессия на основе исходных данных (xi , yi), производит расчет параметров а0 и а1 уравнения однофакторной линейной регрессии , а также вычисление ряда показателей, необходимых для проверки адекватности построенного уравнения исходным (фактическим) данным.
Примечание. В результате работы инструмента Регрессия получены четыре результативные таблицы (начиная с заданной ячейки А75). Эти таблицы выводятся в Рабочий файл без нумерации, поэтому необходимо присвоить им номера табл.2.5 – табл.2.8 в соответствии с их порядком.
Вывод:
Рассчитанные в табл.2.7 (ячейки В91 и В92) коэффициенты а0 и а1 позволяют построить линейную регрессионную модель связи изучаемых признаков в виде уравнения -622,4039 + 2,05767 Х
4.2. В случае линейности функции связи для оценки тесноты связи признаков X и Y, устанавливаемой по построенной модели, используется линейный коэффициент корреляции r.
Значение коэффициента корреляции r приводится в табл.2.5 в ячейке В78 (термин "Множественный R").
Вывод:
Значение коэффициента корреляции r = 0,9132, что в соответствии с оценочной шкалой Чэддока говорит о весьма тесной степени связи изучаемых признаков.
Задача 5. Анализ адекватности и практической пригодности построенной линейной регрессионной модели.
Анализ адекватности регрессионной модели преследует цель оценить, насколько построенная теоретическая модель взаимосвязи признаков отражает фактическую зависимость между этими признаками, и тем самым оценить практическую пригодность синтезированной модели связи.
Оценка соответствия построенной регрессионной модели исходным (фактическим) значениям признаков X и Y выполняется в 4 этапа:
Так как коэффициенты уравнения а0 , а1 рассчитывались, исходя из значений признаков только для 30-ти пар (xi , yi), то полученные значения коэффициентов являются лишь приближенными оценками фактических параметров связи а0 , а1. Поэтому необходимо:
Для анализа коэффициентов а0, а1 линейного уравнения регрессии используется табл.2.7, в которой:
– значения коэффициентов а0, а1 приведены в ячейках В91 и В92 соответственно;
– рассчитанный уровень значимости коэффициентов уравнения приведен в ячейках Е91 и Е92;
– доверительные интервалы коэффициентов с уровнем надежности Р=0,95 и Р=0,683 указаны в диапазоне ячеек F91:I92.
5.1.1. Определение значимости коэффициентов уравнения
Уровень значимости – это величина α=1–Р, где Р – заданный уровень надежности (доверительная вероятность).
Режим работы инструмента Регрессия использует по умолчанию уровень надежности Р=0,95. Для этого уровня надежности уровень значимости равен α = 1 – 0,95 = 0,05. Этот уровень значимости считается заданным.
В инструменте Регрессия надстройки Пакет анализа для каждого из коэффициентов а0 и а1 вычисляется уровень его значимости αр, который указан в результативной таблице (табл.2.7 термин "Р-значение"). Если рассчитанный для коэффициентов а0, а1 уровень значимости αр, меньше заданного уровня значимости α= 0,05, то этот коэффициент признается неслучайным (т.е. типичным для генеральной совокупности), в противном случае – случайным.
Примечание. В случае, если признается случайным свободный член а0, то уравнение регрессии целесообразно построить заново без свободного члена а0. В этом случае в диалоговом окне Регрессия необходимо задать те же самые параметры за исключением лишь того, что следует активизировать флажок Константа-ноль (это означает, что модель будет строиться при условии а0=0). В лабораторной работе такой шаг не предусмотрен.
Если незначимым (случайным) является коэффициент регрессии а1, то взаимосвязь между признаками X и Y в принципе не может аппроксимироваться линейной моделью.
Вывод:
Для свободного члена а0 уравнения регрессии рассчитанный уровень значимости есть αр = 0,049. Так как он меньше заданного уровня значимости α=0,05, то коэффициент а0 признается типичным.
Для коэффициента регрессии а1 рассчитанный уровень значимости есть αр = 1,97601Е-12. Так как он меньше заданного уровня значимости α=0,05, то коэффициент а1 признается типичным.
5.1.2. Зависимость доверительных интервалов коэффициентов уравнения от заданного уровня надежности
Доверительные интервалы коэффициентов а0, а1 построенного уравнения регрессии при уровнях надежности Р=0,95 и Р=0,683 представлены в табл.2.7, на основе которой формируется табл.2.9.
Таблица 2.9
Границы доверительных интервалов коэффициентов уравнения
|
Коэффициенты |
Границы доверительных интервалов |
|||
|
Для уровня надежности Р=0,95 |
Для уровня надежности Р=0,683 |
|||
|
нижняя |
верхняя |
нижняя |
верхняя |
|
|
а0 |
-1242,0810 |
-2,7268 |
-930,6212 |
-314,1867 |
|
а1 |
1,7021 |
2,4131 |
1,8808 |
2,2344 |
Вывод:
В генеральной совокупности предприятий значение коэффициента а0 следует ожидать с надежностью Р=0,95 в пределах
-1242,0810 а0 -2,7268,
значение коэффициента а1 в пределах 1,7021 а1 2,4131
Уменьшение уровня надежности ведет к сужению доверительных интервалов коэффициентов уравнения.
Определение практической пригодности построенной регрессионной модели.
Практическую пригодность построенной модели можно охарактеризовать по величине линейного коэффициента корреляции r:
Пригодность построенной регрессионной модели для практического использования можно оценить и по величине индекса детерминации R2, показывающего, какая часть общей вариации признака Y объясняется в построенной модели вариацией фактора X.
В основе такой оценки лежит равенство R = r (имеющее место для линейных моделей связи), а также шкала Чэддока, устанавливающая качественную характеристику тесноты связи в зависимости от величины r.
Согласно шкале Чэддока высокая степень тесноты связи признаков достигается лишь при >0,7, т.е. при >0,7. Для индекса детерминации R2 это означает выполнение неравенства R2 >0,5.
При недостаточно тесной связи признаков X, Y (слабой, умеренной, заметной) имеет место неравенство 0,7, а следовательно, и неравенство .
С учетом вышесказанного, практическая пригодность построенной модели связи оценивается по величине R2 следующим образом:
Значение индекса детерминации R2 приводится в табл.2.5 в ячейке В79 (термин "R - квадрат").
Вывод:
Значение линейного коэффициента корреляции r и значение индекса детерминации R2 согласно табл. 2.5 равны: r = 0,9132, R2 = 0,8339
Поскольку и , то построенная линейная регрессионная модель связи пригодна для практического использования.
Общая оценка адекватности регрессионной модели по F-критерию Фишера
Адекватность построенной регрессионной модели фактическим данным (xi, yi) устанавливается по критерию Р.Фишера, оценивающему статистическую значимость (неслучайность) индекса детерминации R2.
Рассчитанная для уравнения регрессии оценка значимости R2 приведена в табл.2.6 в ячейке F86 (термин "Значимость F"). Если она меньше заданного уровня значимости α=0,05, то величина R2 признается неслучайной и, следовательно, построенное уравнение регрессии может быть использовано как модель связи между признаками Х и Y для генеральной совокупности предприятий отрасли.
Вывод:
Рассчитанный уровень значимости αр индекса детерминации R2 есть
αр= 1,97601Е-12. Так как он меньше заданного уровня значимости α=0,05, то значение R2 признается типичным и модель связи между признаками Х и Y -622,4039+2,05767 Х применима для генеральной совокупности предприятий отрасли в целом.
Оценка погрешности регрессионной модели
Погрешность регрессионной модели можно оценить по величине стандартной ошибки построенного линейного уравнения регрессии . Величина ошибки оценивается как среднее квадратическое отклонение по совокупности отклонений исходных (фактических) значений yi признака Y от его теоретических значений , рассчитанных по построенной модели.
Погрешность регрессионной модели выражается в процентах и рассчитывается как величина .100.
В адекватных моделях погрешность не должна превышать 12%-15%.
Значение приводится в выходной таблице "Регрессионная статистика" (табл.2.5) в ячейке В81 (термин "Стандартная ошибка"), значение – в таблице описательных статистик (ЛР-1, Лист 1, табл.3, столбец 2).
Вывод:
Погрешность линейной регрессионной модели составляет .100=.100=6,92 %, что подтверждает адекватность построенной модели -622,4039+2,05767 Х
Задача 6. Дать экономическую интерпретацию:
1) коэффициента регрессии а1;
3) остаточных величин i.
2) коэффициента эластичности КЭ;
6.1. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии а1
В случае линейного уравнения регрессии =a0+a1x величина коэффициента регрессии a1 показывает, на сколько в среднем (в абсолютном выражении) изменяется значение результативного признака Y при изменении фактора Х на единицу его измерения. Знак при a1 показывает направление этого изменения.
Вывод:
Коэффициент регрессии а1 = 2,05767 показывает, что при увеличении факторного признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов на 1 млн руб. значение результативного признака Выпуск продукции увеличивается в среднем на 2,0576 млн руб.
6.2. Экономическая интерпретация коэффициента эластичности.
С целью расширения возможностей экономического анализа явления используется коэффициент эластичности , который измеряется в процентах и показывает, на сколько процентов изменяется в среднем результативный признак при изменении факторного признака на 1%.
Средние значения и приведены в таблице описательных статистик (ЛР-1, Лист 1, табл.3).
Расчет коэффициента эластичности:
= 2,0576 . = 1,2118 %
Вывод:
Значение коэффициента эластичности Кэ= 1,2118 % показывает, что при увеличении факторного признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов на 1% значение результативного признака Выпуск продукции увеличивается в среднем на 1,2118 %.
6.3. Экономическая интерпретация остаточных величин εi
Каждый их остатков характеризует отклонение фактического значения yi от теоретического значения , рассчитанного по построенной регрессионной модели и определяющего, какого среднего значения следует ожидать, когда фактор Х принимает значение xi.
Анализируя остатки, можно сделать ряд практических выводов, касающихся выпуска продукции на рассматриваемых предприятиях отрасли.
Значения остатков i (таблица остатков из диапазона А98:С128) имеют как положительные, так и отрицательные отклонения от ожидаемого в среднем объема выпуска продукции (которые в итоге уравновешиваются, т.е.).
Экономический интерес представляют наибольшие расхождения между фактическим объемом выпускаемой продукции yi и ожидаемым усредненным объемом .
Вывод:
Согласно таблице остатков максимальное превышение ожидаемого среднего объема выпускаемой продукции имеют три предприятия - с номерами 7, 15, 32, а максимальные отрицательные отклонения - три предприятия с номерами 19, 20, 29. Именно эти шесть предприятий подлежат дальнейшему экономическому анализу для выяснения причин наибольших отклонений объема выпускаемой ими продукции от ожидаемого среднего объема и выявления резервов роста производства.
Задача 7. Нахождение наиболее адекватного нелинейного уравнения регрессии с помощью средств инструмента Мастер диаграмм. Построение для этого уравнения теоретической кривой регрессии.
Уравнения регрессии и их графики построены для 3-х видов нелинейной зависимости между признаками и представлены на диаграмме 2.1 Рабочего файла.
Уравнения регрессии и соответствующие им индексы детерминации R2 приведены в табл.2.10 (при заполнении данной таблицы коэффициенты уравнений необходимо указывать не в компьютерном формате, а в общепринятой десятичной форме чисел).
|
Вид уравнения |
Уравнение регрессии |
Индекс детерминации R2 |
|
Полином 2-го порядка |
0,0003х +0,965х+299,63 |
0,8353 |
|
Полином 3-го порядка |
2Е-0,6х -0,009х +16,829х-8596,8 |
0,8381 |
|
Степенная функция |
0,3355х |
0,8368 |
Выбор наиболее адекватного уравнения регрессии определяется максимальным значением индекса детерминации R2: чем ближе значение R2 к единице, тем более точно регрессионная модель соответствует фактическим данным.
Вывод:
Максимальное значение индекса детерминации R2 = 0,8381
Следовательно, наиболее адекватное исходным данным нелинейное уравнение регрессии имеет вид 2Е-0,6х -0,009х +16,829х-8596,8
Это уравнение регрессии и его график приведены на рис.2.2 Рабочего файла.
1 Все статистические показатели необходимо представить в таблицах с точностью до 4-х знаков после запятой. Таблицы и пробелы в формулировках выводов заполнять вручную. В выводах при выборе альтернативного варианта ответа ненужный вариант вычеркивается.