ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

НОВГОРОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

Имени ЯРОСЛАВА МУДРОГО

ИНСТИТУТ ЭКОНОМИКИ И УПРАВЛЕНИЯ

Кафедра: Статистики и экономико-математических методов

Отчет

По дисциплине статистика

Лабораторная работа по теме:

«Корреляционно регрессионный анализ»

Вариант 2

Выполнила студентка гр.8431

Гарбузова Ю.

Егарева Т. Н

Ерошенко Н.Н

Проверила

Фетисова Г.В

Великий Новгород

2010

Корреляционный анализ изучает стохастические связи между случайными величинами в экономике. Метод корреляции применяется для того, чтобы при сложном взаимодействии посторонних влияний выявить зависимость между результатом и факторами в том случае, если посторонние факторы не изменялись и не искажали основную зависимость. При этом число наблюдений должно быть достаточно велико, так как малое число наблюдений не позволяет обнаружить закономерность связи. Укрупненно можно рекомендовать: число наблюдений равно восьмикратному числу факторов, включенных в модель.

Задание:

Построить корреляционное поле зависимости между y и x1. Сделать вывод относительно формы и направления связи.

Построить уравнение регрессии между у и х1 (линейная, степенная, логарифмическая). Оценить каждую функцию через F-критерий, Корреляционно-регрессионный анализ, ошибку аппроксимации.

Построить корреляционное поле зависимости между y и x2. Сделать вывод относительно формы и направления связи.

Построить двухфакторное уравнение регрессии между y, x1,x2. Оценить показатели тесноты связи.

Оценить модель через F-критерий Фишера.

Оценить параметры через t-критерий Стьюдента.

Исходные данные :

Корреляционно-регрессионный анализ

Уравнение регрессии между у и х1 (линейная):

Корреляционно-регрессионный анализ

F расч = (0,7451/(1-0,7451))*((25-1-1)/1) = 67,232

Уравнение регрессии между у и х1 (логарифмическая):

Корреляционно-регрессионный анализ

F расч = (0,4445/(1-0,4445))*((25-1-1)/1) = 18,404

Уравнение регрессии между у и х1 (степенная):

Корреляционно-регрессионный анализ

F расч = (0,4284/(1-0,4284))*((25-1-1)/1) = 0,019

линейная

F расч

67,23146332
логарифмическая

F расч

18,40414041
степенная

F расч

0,019459742

Е1

53,9
Е2

72,5
Е3

48,2

Корреляционно-регрессионный анализ

Уравнение регрессии между у и х2 (линейная):

Корреляционно-регрессионный анализ

Уравнение регрессии между у и х2(логарифмическая):

Корреляционно-регрессионный анализ

Уравнение регрессии между у и х2(степенная):

Корреляционно-регрессионный анализ

E1

2171
E2

166
E3

165

С помощью пакета анализа

Корреляционно-регрессионный анализ

Корреляционно-регрессионный анализ

Корреляционно-регрессионный анализ

Корреляционно-регрессионный анализ

Y=0,148+0,008*x1+0,019*x2

r yx1

0,863
ryx2

0,005
rx1x2

0,395
r yx1x2

0,937
ryx2x1

-0,723
rx1x2y

0,772
R yx1x2

0,937
R^2 yx1x2

0,878
сигма ост

0,003
Fрасч

72,08
Fтабл

2,086
стьюдента

34,40

Линейный коэффициент корреляции может быть определен по формуле:

Корреляционно-регрессионный анализ

Или

Корреляционно-регрессионный анализКорреляционно-регрессионный анализ.

Он изменяется в диапазоне от -1 до +1. положительный коэффициент характеризует прямую связь, отрицательный – обратную. Связь между факторным и результативным признаком можно признать тесной, если r>0,7.

Индекс корреляции может рассчитываться по формуле:

Корреляционно-регрессионный анализ,

Индекс корреляции изменяется от 0 до 1.

оценка существенности связи на основе t – критерия Стьюдента (при оценке параметров) или F – критерия Фишера (при оценке уравнения регрессии).

Корреляционно-регрессионный анализ для линейной формы связи,

Корреляционно-регрессионный анализ для криволинейной формы связи,

где k – число параметров.

Нахождение аппроксимирующего уравнения, для чего определяется средняя ошибка аппроксимации

Корреляционно-регрессионный анализ.

F-критерия Фишера:

Корреляционно-регрессионный анализ