2014-02-02
297
Глава 2
Основные обозначения и рассчитываемые показатели
Теоретическая справка
Глава 1
Введение
Отчет по лабораторной работе №3
по дисциплине «Статистика»
на тему «Корреляционный и регрессионный анализ»
Выполнила:
студентка группы 3074/1
Бедрина Т.К.
Принял: Тихонов Д.В.
Санкт-Петербург
2012
Содержание:
Введение. 3
Глава 1. 4
1.1. Теоретическая справка. 4
1.2. Основные обозначения и рассчитываемые показатели. 4
Глава 2. 5
2.1. Ход работы.. 5
Глава 3. 6
3.1. Исходные данные. 6
3.2. Построение корреляционного поля. 7
3.3. Проверка функций на их принадлежность для предсказания значения признака-результата 8
3.3.1 Линейная функция вида y = ax + b. 8
3.3.2. Парабола вида ax^2+bx+c=y. 10
3.3.3. Функция вида ax^b=y. 12
3.4. Итоговая таблица и вывод. 14
Существующие между явлениями формы и виды связей весьма разнообразны по своей классификации. Предметом статистики являются только такие из них, которые имеют количественный характер и изучаются с помощью количественных методов. Рассмотрим метод корреляционно-регрессионного анализа, который является основным в изучении взаимосвязей явлений.
В качестве примера в данной работе рассматривается зависимость количества готовой продукции на выходе от объема инвестиций.
Цель данной лабораторной работы - выявление зависимости у этих двух параметров и возможности предсказания значения признака-результата на основе наиболее подходящей для данной ситуации функции или установления отсутствия какой-либо связи.
Метод корреляционно-регрессионного анализа содержит две свои составляющие части — корреляционный анализ и регрессионный анализ.
Корреляционный анализ — это количественный метод определения тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами.
Регрессионный анализ — это количественный метод определения вида математической функции в причинно-следственной зависимости между переменными величинами.
Корреляционно-регрессионный анализ предполагает расчет следующих показателей:
1) Коэффициент корреляции - характеризует линейную взаимосвязь в вариациях переменных
2) Коэффициент детерминации – квадрат коэффициента корреляции; показывает количество объясненной дисперсии в общей
3) Остаточная дисперсия - это общая сумма квадратов отклонений расчетных значений от фактических (объем остаточной вариации), разделенная на число наблюдений.
4) Объясненная дисперсия - показатель вариации результата, обусловленной регрессией
5)
Для выполнения данной лабораторной работы использовался ППП «STATISTICA 7».
Алгоритм работы состоит из следующих этапов:
1. Ввод исходных (исследуемых) данных
2. Построение эллипса и определение вида зависимости (прямая/обратная)
3. Проверка трех выбранных функций на возможность использования их в качестве математического аппарата для предсказания значения признака-результата
4. Определение доверительного интервала
