Лабораторная работа - Исследование парной и множественной линейной регрессии в экономических расчетах - файл n1.docx

Лабораторная работа - Исследование парной и множественной линейной регрессии в экономических расчетах
Скачать все файлы (69.8 kb.)

Доступные файлы (1):
n1.docx70kb.01.04.2014 06:29скачать

n1.docx

  1   2   3
Министерство образования и науки Украины

Харьковский национальный университет радиоэлектроники

Кафедра ТАПР

Отчет по лабораторной работе №1

по дисциплине «Автоматизация финансово-экономического анализа»


Выполнила: Проверила:

ст.гр.КИТПВс. 11-1 Пономарева А.В.

Евдокимова А.В.

Харьков 2011

  1. ИССЛЕДОВАНИЕ ПАРНОЙ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ В ЭКОНОМИЧЕСКИХ РАССЧЕТАХ




    1. Цель работы

Пользуясь пакетом EXCEL найти оценки парной линейной регрессии по методу наименьших квадратов.


    1. Экспериментальные исследования

В соответствии с известными значениями фактора Х и показателя Y (вариант 5) составляем таблицу значений 1.1.

Yi

Xi

xi-x

yi-y

(xi-x)^2

(yi-y)^2

xiyi

xi^2

Yp

Kel

(xi-x)(yi-y)

8,02

2,54

-0,9175

-6,8925

0,84180625

47,50656

20,3708

6,4516

12,80035

-0,00853

6,323869

11,52

3,54

0,0825

-3,3925

0,00680625

11,50906

40,7808

12,5316

12,75736

-0,01193

-0,27988

17,75

2,9

-0,5575

2,8375

0,31080625

8,051406

51,475

8,41

12,78488

-0,00975

-1,58191

12,3

3,82

0,3625

-2,6125

0,13140625

6,825156

46,986

14,5924

12,74532

-0,01289

-0,94703

15,42

3,67

0,2125

0,5075

0,04515625

0,257556

56,5914

13,4689

12,75177

-0,01237

0,107844

17,63

2,65

-0,8075

2,7175

0,65205625

7,384806

46,7195

7,0225

12,79562

-0,0089

-2,19438

10,58

5,45

1,9925

-4,3325

3,97005625

18,77056

57,661

29,7025

12,67524

-0,01849

-8,63251

13,88

2,98

-0,4775

-1,0325

0,22800625

1,066056

41,3624

8,8804

12,78144

-0,01002

0,493019

20,53

5,66

2,2025

5,6175

4,85100625

31,55631

116,1998

32,0356

12,66622

-0,01921

12,37254

15,76

1,91

-1,5475

0,8475

2,39475625

0,718256

30,1016

3,6481

12,82744

-0,0064

-1,31151

23,69

3,22

-0,2375

8,7775

0,05640625

77,04451

76,2818

10,3684

12,77112

-0,01084

-2,08466

11,87

3,15

-0,3075

-3,0425

0,09455625

9,256806

37,3905

9,9225

12,77413

-0,0106

0,935569

14,9125

3,4575

 

 

 

 

 

 

 

 

 

178,95

41,49

1,04361E-14

5,33E-15

13,582825

219,947

621,9206

157,0345

153,1309

-0,13994

3,200975


Таблица 1.1- Данные для построения линейной регрессионной модели
Допустим, что между фактором и показателем существует стохастическая зависимость Y=аХ+b.

Параметры а и b рассчитываются по формулам:

a = ;

b = . (1.1)

В соответствии с (1.1) а=- -0,04299 и b=12,90956.

По рассчитанным данным, занесенным в таблицу 1.1, получим графики зависимостей фактических значений и линейной регрессии (рис 1.1).


Рисунок 1.1- Зависимость фактических значений и линейной регрессии.
Для определения зависимости между величинами Х и Y вычислим коэффициент корреляции и проверим его значимость с помощью критерия Стьюдента.

r (x,y)= ; (1.2)

r (x,y) =0,058563656.

tрасч= ; (1.3)

tрасч=0,203219, tтабл=2,178813

Определим коэффициент детерминации:

R2 =r(x,y)2 (1.4)

R2=0,003429702.

Проверить значимость коэффициента детерминации можно с помощью F-критерия.

FR= , (1.4)

где n- количество измерений;

m- количество параметров уравнения регрессии.

FR=0,00014164, Fтабл=2,178813.

Чтобы показать, на сколько процентов изменится показатель, если фактор изменится на 1 процент, вычисляют коэффициент эластичности.

Kel= (1.5)

Kel для каждого значения фактора Х приведен в таблице 1.1.


Рисунок 1.2 – Графическое изображение коэффициента эластичности.


МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ, МОЛОДЕЖИ И СПОРТА УКРАИНЫ

ХАРЬКОВСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ


Кафедра ТАПР

Отчет по лабораторной работе №2

по дисциплине «Автоматизация финансово-экономического анализа»


Выполнила: Проверила:

ст.гр. КИТПВс-11-1 Пономарева А.В.

Евдокимова А.В.
Харьков 2011

2 ИССЛЕДОВАНИЕ МНОЖЕСТВЕННОЙ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ В ЭКОНОМИЧЕСКИХ РАСЧЕТАХ

2.1 Цель работы
Пользуясь пакетом EXCEL, найти оценки множественной линейной регрессии по методу наименьших квадратов.
2.2 Экспериментальные исследования
2.2.1 Вводим гипотезу, что между факторами и показателем существует стохастическая зависимость. Данные дл анализа приведены в таблице 2.1.
Таблица 2.1 – Исходные значения факторов х1, х2, х3 и показателя у.


 

XI

Х2

X3

Y

(x1-xc)^2

(x2-xc)^2

(x3-xc)^2

(yi-yc)^2

1

2,12

9,97

6,28

7,45

269,144532

96,6289

37,00441

266,6689

1

4,4

11,43

7,64

10,48

199,533282

70,0569

22,30791

176,89

1

6,16

16,61

8,25

11,25

152,908682

10,1761

16,9178

157,0009

1

8,69

14,28

8,61

13,33

96,7395191

30,4704

14,08595

109,2025

1

10,47

14,93

10,21

16,9

64,8930941

23,7169

4,635947

47,3344

1

13,41

17,04

10,43

18,57

26,1696191

7,6176

3,736972

27,1441

1

15,98

18,82

11,54

20,91

6,48020664

0,9604

0,677535

8,2369

1

18,24

20,3

13,73

23,32

0,08158164

0,25

1,868347

0,2116

1

20,89

21,48

13,64

27,16

5,59026914

2,8224

1,63041

11,4244

1

22,66

22,22

14,41

27

17,0930566

5,8564

4,189697

10,3684

1

24,91

22,41

13,98

29,59

40,7602441

6,8121

2,614285

33,7561

1

26,03

24,45

16,45

32,24

56,3156441

21,6225

16,70255

71,5716

1

27,25

24,75

14,83

31,71

76,1147191

24,5025

6,085472

62,8849

1

29,74

24,89

15,06

35,1

125,762207

25,9081

7,273135

128,1424

1

31,8

25,95

15,61

36,77

176,209032

37,8225

10,5422

168,7401

1

33,66

27,27

17,14

38,7

229,049307

55,8009

22,81853

222,6064

Сумм

296,41

316,8

197,81

380,48

1542,84499

421,0246

173,0911

1502,184



Выполним анализ однородности исходных данных и их соответствия нормальному закону распределения.
Таблица 2.2 – Оценка исходных данных.


Показатель

Среднее арифм

Среднее Квадр.

Вариация

Ассиметрия

Эксцесс

Погрешность

А/Еа

А/Ее

Еа

Ее

У

23,78

9,689503

40,74643

-0,149802

-1,2557

0,61237

1,2247

-2,050

-0,122

X1

18,525625

9,819766

53,00639

-0,153583

-1,2582

-2,054

-0,1254

X2

19,8

5,129720

25,9076

-0,42751

-0,8923

-1,457

-0,3490

X3

12,363125

3,289102

26,60413

-0,402582

-1,1507

-1,879

-0,3287



2.2.2 Для построения модели множественной регрессии необходимо найти вектор коэффициентов:

а=
  1   2   3
Учебный текст
© perviydoc.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации