|
|
|
сделать стартовой | добавить в избранное |
 |
|
Компьютеры, Программирование Программное обеспечение
Корреляционный анализ |
Браслет светоотражающий, самофиксирующийся, желтый. 
Ночник-проектор "Звездное небо, планеты", черный. 
Чашка "Неваляшка". Содержание Задание 1 Задание 2 Использованная литература Приложение Задание 1 Таблица 1 Исходные данные потребительские расходы среднемесячная номинальная начисленная заработная плата Белгородская область 4678,7 8428,1 Брянская область 4464,1 6385,7 Владимирская область 3386,2 7515,5 Воронежская область 4913,2 6666,7 Ивановская область 3592 6545,2 Калужская область 5900,4 8483,8 Костромская область 3925 7492,4 Курская область 4992,4 7150,6 Липецкая область 5385,3 8617,1 Московская область 9030,4 11752,4 Орловская область 4338 6786,6 Рязанская область 4406,1 7763,1 Смоленская область 5128,7 7827,6 Тамбовская область 5196 6267,5 Тверская область 5875,9 8115,1 Тульская область 4464,8 7723,3 Ярославская область 5265,1 9012,8 г.Москва 22024,2 18698,6 По исходным данным выполнить корреляционный анализ: Построить корреляционное поле и предложить гипотезу о связи исследуемых факторов; Определить коэффициенты корреляции; Оценить статистическую значимость вычисленных коэффициентов корреляции Сделать итоговые выводы Решение 1. Построение поля корреляции Рис. 1. Поле корреляции По полю корреляции можно сделать вывод о прямолинейной связи между потребительскими расходами и среднемесячной номинальной начисленной заработной платой Расчет коэффициента корреляции Для определения коэффициента корреляции может быть использована встроенная функция (=КОРРЕЛ(B4:B21;C4:C21)). Так как коэффициент корреляции находится в диапазоне от 0,9 и более. То связь между потребительскими расходами и среднемесячной номинальной начисленной заработной платы весьма тесная 3. Оценка статистической значимости коэффициента корреляции Оценку статистической значимости коэффициента корреляции проведем с помощью -статистики Стьюдента. Выдвигаем гипотезу Н0 о статистически незначимом отличии показателей от нуля а0=а1=rху=0. табл для числа степеней свободы df= -2=18-2=16 и a=0,05 составит 2,12. Расчетный коэффициент Стьюдента находятся по формуле: Фактические значения -статистики превосходят табличное значение на 5% -м уровне значимости при числе степеней свободы 16, табл = 2,12. Таким коэффициент корреляции является статистически значимым Гипотеза Н0 не принимается. Рассчитаем доверительный интервал: Таким образом, с вероятностью 95% можно утверждать, что коэффициент корреляции находится в диапазоне от 0,81 до 1. 4. Выводы Связь между потребительскими расходами и среднемесячной номинальной начисленной заработной платой прямолинейная и весьма тесная, это можно заключить исходя из распределения фактических значений по полю корреляции и расчетного значения коэффициента корреляции Так как коэффициент корреляции находится в диапазоне от 0,9 и более, то связь между потребительскими расходами и среднемесячной номинальной начисленной заработной платы весьма тесная. Коэффициент корреляции является статистически значимым с вероятностью 95% можно утверждать, что он находится в диапазоне от 0,81 до 1. Задание 2 Таблица 3 Исходные данные № п/п Чистый доход, млрд долл. США, у Рыночная капитализация компании, млрд долл. США, х4 1 0,9 40,9 2 1,7 40,5 3 0,7 38,9 4 1,7 38,5 5 2,6 37,3 6 1,3 26,5 7 4,1 37 8 1,6 36,8 9 6,9 36,3 10 0,4 35,3 11 1,3 35,3 12 1,9 35 13 1,9 26,2 14 1,4 33,1 15 0,4 32,7 16 0,8 32,1 17 1,8 30,5 18 0,9 29,8 19 1,1 25,4 20 1,9 29,3 21 -0,9 29,2 22 1,3 29,2 23 2 29,1 24 0,6 27,9 25 0,7 27,2 По исходным данным выполнить регрессионный анализ: Рассчитать параметры уравнения линейной парной регрессии; Дать с помощью общего (среднего) коэффициента эластичности сравнительную оценку силы связи фактора с результатом; Оценить качество уравнения с помощью средней ошибки аппроксимации.
Оценить статистическую надежность результатов регрессионного моделирования с помощью критерия Стъюдента и F-критерия Фишера. Сделать итоговые выводы. Решение 1. Расчет параметров уравнения линейной парной регрессии Линейная модель: Расчеты для определения параметров модели произведены в Microsof Exel. Рис. 2.1. Результаты регрессионного анализаВ результате расчетов получаем уравнение регрессии: При росте рыночной капитализации компании на 1 млр. руб. чистый доход возрастает на 0,0818 млрд. руб. 2. Расчет общего (среднего) коэффициента эластичности Коэффициент эластичности будем находить по следующей формуле: Э=1,72 показывает, что чистый доход возрастает на 1,72% при росте рыночной капитализации компании на 1%. 3. Оценка качества уравнения с помощью средней ошибки аппроксимации Средняя ошибка аппроксимации находится как средняя арифметическая простая из индивидуальных ошибок по формуле: Расчетные значения в среднем отличаются от фактических на 59%. Так как средняя ошибка аппроксимации превышает 10%, то полученную модель нельзя считать точной. 4. Оценить статистическую надежность результатов регрессионного моделирования с помощью критерия Стъюдента и F-критерия Фишера Так как значение коэффициента корреляции до 0,3 , то связь между чистым доходом и рыночной капитализацией компании слабая. Оценку статистической значимости параметров регрессии проведем с помощью -статистики Стьюдента. Выдвигаем гипотезу Н0 о статистически незначимом отличии показателей от нуля а0=а1=rху=0. табл для числа степеней свободы df= -2=25-2=23 и a=0,05 составит 2,07. Расчетные коэффициенты Стьюдента в Excel: Фактические значения -критерия меньше табличного значение на 5% -м уровне значимости при числе степеней свободы 23, табл = 2,07. Таким образом коэффициенты статистическим не значимы. Гипотеза Н0 принимается. Коэффициент детерминации равен квадрату коэффициента линейной корреляции 7% вариации чистого дохода объясняется вариацией рыночной капитализацией компании. А 93% вариацией других неучтенных факторов. Критерий F-Фишера: Табличное значение F- критерия при доверительной вероятности 0,95 при V1=k=1 и V2= -k-1=25-1-1=23 составляет Fтабл =4,28. Поскольку Fрас&l ;Fтабл., то уравнение регрессии является не адекватным. 5. Выводы Уравнение линейной однофакторной зависимости рыночной капитализации компании от чистого дохода имеет вид: Это означает, что при росте рыночной капитализации компании на 1 млр. руб. чистый доход возрастает на 0,0818 млрд. руб. Согласно расчету коэффициента эластичности чистый доход возрастает на 1,72% при росте рыночной капитализации компании на 1%. Так как средняя ошибка аппроксимации превышает 10% (59%&g ;10%), то полученную модель нельзя считать точной. Значение коэффициента корреляции до 0,3 , то связь между чистым доходом и рыночной капитализацией компании слабая. Параметры регрессии статистически не значимы. 7% вариации чистого дохода объясняется вариацией рыночной капитализацией компании. А 93% вариацией других неучтенных факторов. Поскольку Fрас&l ;Fтабл., то уравнение регрессии является не адекватным. Использованная литература Арженовский С.В
держание Задание 1 Задание 2 Использованная литература Приложение Задание 1 Таблица 1 Исходные данные потребительские расходы среднемесячная номинальная начисленная заработная плата Белгородская область 4678,7 8428,1 Брянская область 4464,1 6385,7 Владимирская область 3386,2 7515,5 Воронежская область 4913,2 6666,7 Ивановская область 3592 6545,2 Калужская область 5900,4 8483,8 Костромская область 3925 7492,4 Курская область 4992,4 7150,6 Липецкая область 5385,3 8617,1 Московская область 9030,4 11752,4 Орловская область 4338 6786,6 Рязанская область 4406,1 7763,1 Смоленская область 5128,7 7827,6 Тамбовская область 5196 6267,5 Тверская область 5875,9 8115,1 Тульская область 4464,8 7723,3 Ярославская область 5265,1 9012,8 г.Москва 22024,2 18698,6 По исходным данным выполнить корреляционный анализ: Построить корреляционное поле и предложить гипотезу о связи исследуемых факторов; Определить коэффициенты корреляции; Оценить статистическую значимость вычисленных коэффициентов корреляции Сделать итоговые выводы Решение 1. Построение поля корреляции Рис. 1. Поле корреляции По полю корреляции можно сделать вывод о прямолинейной связи между потребительскими расходами и среднемесячной номинальной начисленной заработной платой Расчет коэффициента корреляции Для определения коэффициента корреляции может быть использована встроенная функция (=КОРРЕЛ(B4:B21;C4:C21)). Так как коэффициент корреляции находится в диапазоне от 0,9 и более. То связь между потребительскими расходами и среднемесячной номинальной начисленной заработной платы весьма тесная 3. Оценка статистической значимости коэффициента корреляции Оценку статистической значимости коэффициента корреляции проведем с помощью -статистики Стьюдента. Выдвигаем гипотезу Н0 о статистически незначимом отличии показателей от нуля а0=а1=rху=0. табл для числа степеней свободы df= -2=18-2=16 и a=0,05 составит 2,12. Расчетный коэффициент Стьюдента находятся по формуле: Фактические значения -статистики превосходят табличное значение на 5% -м уровне значимости при числе степеней свободы 16, табл = 2,12. Таким коэффициент корреляции является статистически значимым Гипотеза Н0 не принимается. Рассчитаем доверительный интервал: Таким образом, с вероятностью 95% можно утверждать, что коэффициент корреляции находится в диапазоне от 0,81 до 1. 4. Выводы Связь между потребительскими расходами и среднемесячной номинальной начисленной заработной платой прямолинейная и весьма тесная, это можно заключить исходя из распределения фактических значений по полю корреляции и расчетного значения коэффициента корреляции Так как коэффициент корреляции находится в диапазоне от 0,9 и более, то связь между потребительскими расходами и среднемесячной номинальной начисленной заработной платы весьма тесная. Коэффициент корреляции является статистически значимым с вероятностью 95% можно утверждать, что он находится в диапазоне от 0,81 до 1. Задание 2 Таблица 3 Исходные данные № п/п Чистый доход, млрд долл. США, у Рыночная капитализация компании, млрд долл. США, х4 1 0,9 40,9 2 1,7 40,5 3 0,7 38,9 4 1,7 38,5 5 2,6 37,3 6 1,3 26,5 7 4,1 37 8 1,6 36,8 9 6,9 36,3 10 0,4 35,3 11 1,3 35,3 12 1,9 35 13 1,9 26,2 14 1,4 33,1 15 0,4 32,7 16 0,8 32,1 17 1,8 30,5 18 0,9 29,8 19 1,1 25,4 20 1,9 29,3 21 -0,9 29,2 22 1,3 29,2 23 2 29,1 24 0,6 27,9 25 0,7 27,2 По исходным данным выполнить регрессионный анализ: Рассчитать параметры уравнения линейной парной регрессии; Дать с помощью общего (среднего) коэффициента эластичности сравнительную оценку силы связи фактора с результатом; Оценить качество уравнения с помощью средней ошибки аппроксимации.
При избытке информации сложность заключается в возможности и умении руководителя отыскать те сведения, которые имеют прямое отношение к данному вопросу. При недостатке же информации постоянной является угроза принятия неправильного, недостаточно обоснованного решения. В связи с этим руководитель должен выработать четкий подход к общей оценке материала, определить необходимое число фактов и их содержание, сроки их сбора и обработки, эффективность предполагаемых результатов в соотношении с затратами времени на сбор информации; установить методы и приемы классификации материала и т. л. То есть сбор, общая оценка, обоснованность и сравнимость информации при помощи аналогий, анализа и синтеза, индукции и дедукции, обобщений и ее классификация с использованием различных группировок, статистических таблиц, графиков, монограмм, корреляционного анализа, математических методов и ЭВМ должны быть управляемыми. В целом же необходимо получить все фактические материалы, дать им общую оценку, классифицировать, подвергнуть анализу и обработке
1. Использование корреляционного анализа в работе школьного психолога
4. Корреляционный анализ финансов предприятия
9. Корреляционно-регрессионный анализ
10. Расчет показателей корреляционного, дисперсионного анализа
11. Анализ устойчивости и поддержание орбитальной структуры космической системы связи
12. Клонирование и анализ генов легких цепей иммуноглобулинов стерляди
13. Генетический анализ при взаимодействии генов
14. Социально-политический анализ Военной доктрины Российской Федерации
16. Историко-географический анализ изменений политической карты России за прошедшее столетие
Ранец школьный "Animal Club. Tiaras", 32x25x13 см. 
Чехол стеганый сменный "Нордтекс" (для подушки 70х70 см), на молнии. 
Светильник настольный Лючия "Верона", 552, 60 Вт, Е14 (бежево-серый). 17. Анализ демографической ситуации Ивановской области
18. Комплексный анализ современных ландшафтов и их эволюции на территории Катангского плато
19. Анализ доходов бюджета Российской Федерации
20. Нормативный и позитивный подход при анализе деятельности государства
21. Анализ проблем возмещения ущерба, причиненного незаконными действиями государственных органов
25. Анализ мотивации и оплаты труда на предприятии
26. Анализ пенсионногозаконодательства Украины и других стран
28. Местное самоуправление в Украине (историко-правовой анализ)
29. Системы органов государственной власти субъектов РФ и штатов Индии (сравнительный анализ)
30. Способы формирования муниципальной собственности: правовое регулирование и сравнительный анализ
31. Анализ Закона РФ N1992-1 "О налоге на добавленную стоимость"
32. Обзор и анализ проекта Налогового кодекса Российской Федерации
Шарики для бассейна, 500 штук. 
Набор первоклассника, для девочек, 16 предметов. 
Рапидограф, 0,13 мм. 33. Анализ налоговой системы России. Некоторые аспекты
35. Анализ стихотворения John Donne
36. Грамматический анализ субстантивированных прилагательных и причастий
37. Tupolev 154M noise asesment (Анализ шумовых характеристик самолёта Ту-154М)
41. Сравнительный анализ портретов Ф.И Шаляпина. Работы Б.М Кустодиева и К.А Коровина
43. Древнегреческая и древнеримская культура - сравнительный анализ
44. Анализ новгородской иконы "Спас нерукотворный"
45. Анализ стихотворения А.С.Пушкина "Элегия"
46. Анализ авторской пунктуации в художественном тексте
47. Анализ романа "Преступление и наказание" Ф.М.Достоевского
48. Анализ новеллы "Измена" из произведения Бабеля "Конармия"
Магнитофончик "Мульти-пульти". 
Папка для чертежей и рисунков, А2. 
Набор детской посуды "Принцесса", 3 предмета. 49. Анализ рассказа Блока "Потомки солнца"
50. Анализ стихотворения А. Блока "О доблестях, о подвигах, о славе"
51. Анализ стихотворения Блока "О доблестях, о подвигах, о славе..."
52. Анализ стихотворения Н.А. Заболоцкого "Завещание"
53. К анализу романа Булгакова "Мастер и Маргарита"
57. Анализ стихотворения Тютчева "Я Встретил Вас и всё былое"
58. Сопоставительный анализ употребления перформативных глаголов в русском и английском языках
59. Анализ стихотворения А.А. Блока "Плачет ребенок. Под лунным серпом ..."
60. Анализ стихотворений Ахматовой
62. Анализ стихотворения А.С.Пушкина "Элегия"
63. Анализ поэтического сборника В. Ф. Ходасевича «Путем зерна»
64. Фадеев "Разгром". Анализ характеров героев. Краткое содержание романа
Бутылочка для кормления "Avent Classic+", 260 мл (голубая, рисунок: краб), от 1 месяца. 
Сменная кассета "Барьер 6", для жесткой воды, для всех типов фильтров "Барьер". 
Защита "Карапуз" для автомобильного кресла от детских ножек, с карманами. 65. Анализ стихотворения А.С. Пушкина "Я помню чудное мгновенье"
66. Сопоставительный анализ стихотворений Мандельштама "Заблудился я в небе - что делать?..."
67. Перевод и анализ стихотворения Эдгара По "Fairy Land"
68. Анализ формы и средств выразительности хора № 19 "Гроза" из оратории Йозефа Гайдна "Времена года"
69. Гармонический анализ "Новеллетты" F-dur ор.21 №1 Р. Шумана
73. Определение подозрительных пакетов, анализ протоколов сети
75. Анализ экономических показателей Японии 1960-1992 гг.
76. Сравнительный анализ и оценка возможностей НГМД и НЖМД
77. Системный анализ
79. Разработка и анализ перспектив развития предприятия
80. Анализ пакетов обработки экспериментальных данных SABR и BOOTSTRAP
Стиральный порошок "Сарма. Актив. Ландыш", универсал, 2400 грамм. 
Шар для принятия решений. 
Переносная люлька-кокон Фея, цвет: серо-голубая, арт: ФЕЯ_0005605-5. 81. Технический анализ рынка ценных бумаг на примере акций РАО "ЕЭС Россия" 2001-2002 гг.
82. Семантический анализ структуры EXE файла и дисассемблер (с примерами и исходниками), вирусология
83. Информационные системы маркетингового анализа
84. Анализ криптостойкости методов защиты информации в операционных системах Microsoft Window 9x
85. Пример выполнения магнитного анализа электромагнитного привода в Ansys 6.1.
90. Основы теории систем и системный анализ
91. Регрессионный анализ в моделировании систем. Исследование посещаемости WEB сайта (Курсовая)
92. Лекции (1-18) по мат. анализу 1 семестр
93. Матричный анализ
94. Некоторые вопросы анализа деловых проблем
95. Лабораторные работы диагностики - анализ мочи и крови
96. Анализ частоты послеоперационных осложнений при аппендиците за 1990 год
Карандаши цветные "Kores", 48 цветов, с точилкой. 
Часы шахматные. 
Пепельница S.Quire круглая c откидной крышкой, сталь, покрытие никель и черная краска, 67 мм. 98. Ретроспективный анализ заболеваемости дизентерией
