Тема 6. АНАЛИЗ СТАТИСТИЧЕСКИХ ЗАВИСИМОСТЕЙ. Корреляционная связь. Методы оценки. Регрессия. Множественные зависимости

Литература [1, стр. 268…332]; [3, стр. 226…300]; [5].

Контрольные вопросы

1. В чем состоит отличие корреляционной связи от функциональной?

2. Какие методы целесообразно использовать для выявления наличия между факторным и результативным признаком при небольшом объеме выборки?

3. Какие показатели являются мерой тесноты связи между двумя признаками?

4. Как оценить значимость линейного коэффициента корреляции?

5. Какие показатели используют для измерения степени тесноты связи между качественными признаками?

6. Дайте определение понятия «регрессия».

7. Что характеризует коэффициент регрессии?

8. Какая существует связь между линейным коэффициентом корреляции и коэффициентом регрессии?

9. Как осуществить прогноз значений результативного признака по уравнению регрессии?

10. Как оценить долю общей вариации результативного признака, которая объясняется влиянием вариации факторного признака?

11. Какие критерии используются при отборе факторов для включения их в уравнение множественной регрессии?

Задания по теме 6

Индивидуальное задание ИЗ 6.1.

Вычислите коэффициент корреляции с использованием программы Excel. В качестве исходных используйте любые данные, являющиеся значениями результативного и факторного признаков. Например, возраст Ваших коллег по работе (факторный признак) и их заработная плата (результативный признак)[6]. Данные можно взять из периодической печати, учебников и др.

При решении задачи Вы должны создать таблицу на листе Excel и применить стандартную функцию вычисления коэффициента корреляции.

Групповое задание ГЗ 6.1.

Внимание. Это задание выполняют студенты тех локальных групп, которые при формулировке цели исследования (смотрите свое задание ГЗ 1.2) выбрали задачу типа 3 (прогнозирование характеристик объекта).

Обоснуйте выбор функции теоретической регрессии. Функция может быть линейной, полиномиальной, степенной, показательной, логарифмической и др. Вид функции зависит от конкретных данных, которые Вы анализируете.

Найдите коэффициенты уравнения регрессии.

Рассчитайте доверительные интервалы для коэффициентов уравнения регрессии[7].

Найдите прогнозируемое значение результативного признака на следующий период.

Рассчитайте доверительный интервал для прогноза при доверительной вероятности 0.95.[8]

Сформулируйте выводы о тенденции изменения результативного признака во времени.

При расчетах настоятельно рекомендуем использовать возможности программы Excel.

Поиск по сайту: