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
Вариант №2








УФА, 2006 г.
1. Постановка задачи
Корреляционно-регрессионный анализ взаимосвязи признаков является составной частью проводимого статистического исследования 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
В процессе статистического исследования необходимо решить ряд задач.
Установить наличие стохастической связи между факторным признаком Х и результативным признаком Y:а) графическим методом;б) методом сопоставления параллельных рядов.
Установить наличие корреляционной связи между признаками Х и Y методом аналитической группировки.
Оценить тесноту связи признаков Х и Y на основе:а) эмпирического корреляционного отношения ?;б) линейного коэффициента корреляции r.
Сравнить значения ? и r и сделать вывод о возможности линейной связи между
признаками Х и Y.
Построить однофакторную линейную регрессионную модель связи признаков Х и Y, используя инструмент Регрессия надстройки Пакет анализ, и рассчитать доверительные интервалы коэффициентов уравнения линейной регрессии.
Найти наиболее адекватное уравнение регрессии с помощью средств инструмента Мастер диаграмм
II. Рабочего файл с результативными таблицами и графиками.
Таблица2.2
Зависимость выпуска продукции от среднегодовой
стоимости основных фондов

Таблица 2.3
Показатели внутригрупповой вариации

Таблица 2.4
Показатели дисперсии и эмпирического корреляционного
отношения

Таблица 2.5
Линейный коэффициент корреляции признаков



Вывод итогов



Дисперсионный анализ







Вывод остатка

Рисунок 2.1
EMBED Excel.Chart.8 \s







Рисунок 2.2
EMBED Excel.Chart.8 \s
Рисунок 2.3
EMBED Excel.Chart.8 \s
III. Выводы по результатам выполнения лабораторной работы.
Задание 1. Построение аналитической группировки зависимости результативного признака от факторного и оценка тесноты корреляционной связи признаков.
Аналитическая группировка зависимости признака Выпуск продукции от признака Среднегодовая стоимость основных фондов представлена в таблице 2.2. рабочего файла.
Т.к. эмпирическое корреляционное отношение ? = 0,903, то можно сделать вывод о наличие тесной корреляционной связи. r = 0,913. r> ?. Следовательно, можно сделать вывод о возможности линейной связи между признаками.
Задание 2. Построение однофакторной линейной регрессионной модели связи изучаемых признаков с помощью инструмента Регрессия надстройки Пакет анализа.
Уравнение однофакторной линейной регрессионной модели связи выглядит следующим образом: EMBED Equation.3 =a EMBED Equation.3 +a EMBED Equation.3 x.
Однофакторную линейную регрессионную модель связи изучаемых признаков построим с помощью программы Регрессия надстройки Пакет анализа.
EMBED Equation.3 =1,0894x-33,26
Задание 3. Построение аналитических моделей связи признаков для линейной и нелинейных форм связи с помощью инструмента Мастер диаграмм и выбор наиболее адекватного уравнения регрессии.
С помощью инструмента Мастер диаграмм построим аналитические модели связи признаков для линейной и нелинейных форм связи.
Т. к. коэффициент детерминации R EMBED Equation.3 больше в полиномиальном уравнении 3-го порядка, то именно эта модель признается наиболее адекватной.
Построенные регрессионные модели связи