Министерство образования и науки РФ
Федеральное агентство по образованию
Государственное образовательное учреждение
Высшего профессионального образования
Всероссийский заочный финансово-экономический институт
Филиал в г. Туле
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 2
По дисциплине «Статистика»
На тему: «Автоматизированный корреляционно-регрессионный анализ взаимосвязи статистических данных в среде MS Excel»
Вариант № 39
Выполнил: студент 3 курса
Факультета: УС
Специальности: БУ А и А
вечерняя группа
Выполнила: Прокопьева А.Ю.
№ л/д 05 убд 12286
Проверил: ст. пр. Шелобаева Ирина
Сергеевна
Тула 2007
Содержание
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ………...……………………………………………3
РЕЗУЛЬТАТИВНЫЕ ТАБЛИЦЫ И ГРАФИКИ……………………...……....6
ВЫВОДЫ…………...………………………………………………….…….…11
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
При проведении статистического наблюдения за деятельностью предприятий корпорации получены выборочные данные по 32-м предприятиям, выпускающим однородную продукцию (выборка 10%-ная, механическая), о среднегодовой стоимости основных производственных фондов и о выпуске продукции за год.
В проводимом статистическом исследовании обследованные предприятия выступают как единицы выборочной совокупности, а показатели Среднегодовая стоимость производственных фондов и Выпуск продукции - как изучаемые признаки единиц.
Корреляционно-регрессионный анализ (КР-анализ) взаимосвязи признаков является составной частью проводимого статистического исследования двух экономических показателей статистической совокупности 32 предприятий и частично использует результаты Лабораторной работы №1.
В Лабораторной работе №2 изучается взаимосвязь между факторным признаком Среднегодовая стоимость основных производственных фондов (признак X) и результативным признаком Выпуск продукции (признак Y), значениями которых являются исходные данные Лабораторной работы №1 после исключения из них аномальных значений.
В процессе статистического исследования необходимо решить ряд задач.
1. Установить наличие статистической связи между факторным признаком X и результативным признаком Y:
а) графическим методом;
б) методом сопоставления параллельных рядов.
2. Установить наличие корреляционной связи между признаками X и Y методом аналитической группировки.
3. Оценить тесноту связи признаков X и Y на основе:
а) эмпирического корреляционного отношения ?;
б) линейного коэффициента корреляции r.
4. Построить однофакторную линейную регрессионную модель связи признаков X и Y, используя инструмент Регрессия надстройки Пакет анализа.
5. Оценить адекватность и практическую пригодность построенной линейной регрессионной модели, указав:
а) доверительные интервалы коэффициентов EMBED Equation.3 ;
б) степень тесноты связи признаков X и Y;
в) погрешность регрессионной модели.
6. Дать экономическую интерпретацию:
а) коэффициента регрессии EMBED Equation.3 ;
б) коэффициента эластичности К EMBED Equation.3 ;
в) остаточной величины EMBED Equation.3 .
7. Найти наиболее адекватное нелинейное уравнение регрессии с помощью средств инструмента Мастер диаграмм. Построить для этого уравнения теоретическую кривую регрессии.
Таблица 2.1
Исходные данные
РЕЗУЛЬТАТИВНЫЕ ТАБЛИЦЫ И ГРАФИКИ
Таблица 2.2
Исходные данные
Таблица 2.3
Зависимость выпуска продукции от среднегодовой стоимости
основных фондов
Таблица 2.4
Показатели внутригрупповой вариации
Таблица 2.5
Показатели дисперсии и эмпирического
корреляционного отношения
