АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Вычисления в MS Excel

Читайте также:
  1. Автоматизация ввода: автозавершение, автозаполнение числами, автозаполнение формулами.Excel.
  2. Аналіз статистичної сукупності в середовищі MS Excel
  3. Апарат економіко-математичної обробки та аналізу даних в середовищі MS Excel: математичні, статистичні, фінансові функції.
  4. В среде MS EXCEL и в пакете STATISTICA
  5. Вычисления в MS Excel
  6. ЕН.Р.02 Финансовые вычисления
  7. Зведені таблиці в MS Excel
  8. Лабораторная работа №2 «Анализ и прогнозирование временных рядов в среде Excel»
  9. Линейная модель множественной регрессии. Порядок ее оценивания МНК в Excel. Смысл выходной статистической информации функции ЛИНЕЙН.
  10. Основные формулы для вычисления финальных вероятностей состояний СМО. Пример использования формул.
  11. Основные элементы работы и обзор встроенных средств статистического анализа данных в Excel

Пример. Известны следующие данные по одному из субъектов Российской Федерации:

Совокупные доходы физ. лиц, млн. руб. 14855,30 18745,10 20268,70 20319,30 20174,80 22524,50 21805,80
Вклады физ. лиц в банках, тыс. руб. 36 643 38 297 38 993 40 394 41 090 42 691 43 916
Совокупные доходы физ. лиц, млн. руб. 21571,30 22902,80 23928,40 23741,80 30271,90 30481,90 33088,00
Вклады физ. лиц в банках, тыс. руб. 43 988 44 684 43 721 44 198 46 465 47 481 48 438
Совокупные доходы физ. лиц, млн. руб. 32133,70 34915,70 33377,50 34923,40 32558,70 33149,40  
Вклады физ. лиц в банках, тыс. руб. 49 632 53 506 52 559 53 461 49 484 48 387  

1 этап. Спецификация модели. Определим, какой из заданных показателей будет зависимой переменной, а какой – независимой. Так как сбережения в банках – это часть дохода, то совокупные доходы физических лиц обозначим в качестве независимой переменной , а вклады в банках – .

 

Рис. 1.8. Исходные данные в MS Excel

 

Занесем исходные данные в MS Excel в виде таблицы, состоящей их двух столбцов, в первом расположены значения независимой переменной , а во втором – зависимой переменной (рис. 1.8). Чтобы определить характер зависимости – построим поле корреляции. Для этого выделяем оба столбца ((!) данные должны быть в первом столбце, – во втором), заходим в меню «Вкладка» и выбираем точечную диаграмму (рис. 1.9). Затем проходим все шаги построения диаграммы, заполняя графы с ее названием и подписями осей координат. Получаем поле корреляции, не очень удачно расположенное на диаграмме (рис. 1.10).

Мы видим, что точки близко расположены друг к другу и занимают малую часть поля диаграммы. Для этого изменим масштаб осей координат (рис. 1.11) следующим образом: подсвечиваем ось категорий (ось ), с помощью правой кнопки мыши выбираем «формат оси» и устанавливаем минимальное значение 14000. Аналогично на оси значений (ось ) задаем минимальное значение 35000. Далее, используя художественные способности, облагораживаем внешний вид поля корреляции (рис. 1.12).

 

 

Рис. 1.9. Построение поле корреляции с использованием точечной диаграммы

 

Рис. 1.10. Поле корреляции, требующее дополнительной художественной обработки

 

Рис. 1.11. Корректируем формат оси категорий ()

Следующим шагом наносим на поле корреляции прямую : в контекстном меню (правая кнопка мыши) выбираемпункт «добавить линию тренда» (предварительно подсветив график) (рис. 1.13). В появившемся окошке выделяем линейную модель, затем выбираем вкладку параметры и отмечаем галочкой «показывать уравнения на диаграмме» и «поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации (R^2)».

После проведенной процедуры поле корреляции примет нужный для дальнейшего анализа вид (рис. 1.14).

 

Рис. 1.12. Измененное поле корреляции

Рис. 1.13. Добавление на диаграмму прямой

Рис. 1.14. Поле корреляции подготовлено для анализа

 

Проверка всех результатов расчетов проводится с использованием пакета анализа: меню Данные – Анализ данных – регрессия (рис. 1.23).

Рис. 1.23. Использование меню Анализа данных в MS Excel.

Результаты расчетов, проведенных с помощью Пакета анализа, представлены на рис. 1.24. Множественный R – это значение коэффициента корреляции, R-квадрат – коэффициент детерминации. В таблице Дисперсионный анализ F – это значение . Если Значимость F меньше значения 0,05, то гипотеза об отсутствии линейной связи отклоняется. В следующей таблице в столбце Коэффициенты и строке Y-пересечение – это значение , в строке xi – это . В столбце Стандартная ошибка стоят значения и соответственно. В столбце t-статистика – значения и соответственно. Если в столбце P-значение стоит число меньшее, чем 0,05, то соответствующий коэффициент регрессии спастически значим с вероятностью 0,95. Нижние и верхние 95% – это границы доверительных интервалов при . В последней таблице Вывод остатка даны теоретические или предсказанные значение зависимой переменной, рассчитанные по построенной модели.

 

Рис. 1.24. Результаты расчетов линейной модели .


1 | 2 | 3 | 4 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.004 сек.)