EMBED MSPhotoEd.3 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»
Выполнил:
Проверил:
Серпухов, 2006 г.
Постановка задачи
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 Х) и результативным признаком Выпуск продукции (признак Y), значениями которых являются исходные данные Лабораторной работы №1 после исключения из них аномальных значений.
Таблица 2,1
Исходные данные демонстрационного примера
В процессе статистического исследования необходимо решить ряд задач.
1.Установить наличие статистической связи между факторным признаком Х и результативным Y:
Графическим методом;
Методом сопоставления параллельных рядов.
2.Установить наличие корреляционной связи между признаками Х и Y методом аналитической группировки.
3.Оценить тесноту связи признаков Х и Y на основе:
Эмпирического корреляционного отношения ?;
Линейного коэффициента корреляции r.
4.Построить однофакторную линейную регрессионную модель связи признаков Х и Y, используя инструмент регрессия надстройки Пакет анализа.
5. Оценить адекватность и практическую пригодность построенной линейной регрессионной модели, указав:
Доверительные интервалы коэффициентов EMBED Equation.3 ;
Степень тесноты связи признаков Х и Y;
Погрешность регрессионной модели.
6) Дать экономическую интерпретацию:
Коэффициента регрессии EMBED Equation.3 ;
Коэффициента эластичности EMBED Equation.3 ;
Остаточных величин EMBED Equation.3 .
7. Найти наиболее адекватное нелинейное уравнение регрессии с помощью средств инструмента Мастер диаграмм. Построить для этого уравнения теоретическую кривую регрессии.
