ТОР 5 статей: Методические подходы к анализу финансового состояния предприятия Проблема периодизации русской литературы ХХ века. Краткая характеристика второй половины ХХ века Характеристика шлифовальных кругов и ее маркировка Служебные части речи. Предлог. Союз. Частицы КАТЕГОРИИ:
|
Примечание: Исходные данные для выполнения второго раздела представлены в Приложении 5.
Приложение 3 Корреляционно-регрессионный анализ связи... (третий раздел курсовой работы)
Кроме метода статистических группировок большое значение при изучении взаимосвязи признаков имеет метод корреляционно-регрессионного анализа. Он не только позволяет установить наличие и характер связи, но и дать числовую меру и также направление этой связи. Корреляционно-регрессионный анализ состоит из нескольких этапов: 1. Экономико-математическое моделирование - отбор факторов, влияющих на результат, выявление направления их влияния и установление формы связи, т.е. корреляционного уравнения (уравнения регрессии). При линейной форме связи уравнение регрессии имеет вид: Ух = а + b X, где Ух - теоретический уровень результативного признака (в нашем случае - себестоимость 1 ц зерна); Х – фактический уровень факторного признака (в нашем случае - урожайность зерновых культур); a и b - параметры уравнения. 2. Решение корреляционного уравнения - нахождение его параметров. Наиболее распространенный прием нахождения параметров - способ наименьших квадратов (составление и решение системы нормальных уравнений). При линейной форме связи эта система имеет вид: ΣУ = na + b*ΣХ, Σ(У*Х) = а*ΣХ + b*ΣХ2, где: n - численность (объем) совокупности (в нашем случае n = 25). Коэффициент регрессии («b») показывает, в какой мере в среднем для всей совокупности растет (или снижается) в абсолютном выражении результативный признак при росте факторного признака на единицу (в нашем случае «b» показывает, на сколько руб. растет (или снижается) себестоимость 1 ц зерна при росте урожайности зерновых культур на 1 ц/га). 3. Оценка результатов - определение показателей корреляционного анализа (коэффициентов регрессии, корреляции и детерминации) и надежности этих показателей. При линейной форме связи коэффициент корреляции определяется по формуле: , где: - средний размер произведения факторного признака на результативный; , - средний размер факторного и результативного признаков; , - средние квадратические отклонения факторного и результативного признаков. Причем, ; ; ; ; ; ; . Надежность исчисленного коэффициента корреляции определяется отношением его величины к средней ошибке, т.е. по формуле: = , где: ; - объем совокупности. Парный коэффициент корреляции может принимать значения от -1 до +1. Если r - отрицательный, то связь обратная, а если положительный - прямая. Причем если r имеет значение до 0,25 - связь слабая, при r от 0,26 до 0,70 - средняя, при r - более 0,70 - связь сильная. Возведение в квадрат коэффициента корреляции дает коэффициент детерминации (d = r2), который позволяет сделать вывод, что доля влияния факторного признака на результативный как минимум равна этой величине (d). Выполнение данного раздела курсовой работы должно осуществляться в следующей последовательности: 1. Составить систему нормальных уравнений и вычислить параметры «b» и «а». Для нахождения параметров уравнения связи и расчета коэффициента корреляции построим вспомогательную таблицу (см. табл. 3). 2. Записать уравнение связи и сделать по нему выводы. 3. Рассчитать по каждой организации ожидаемый (по уравнению регрессии) теоретический уровень результативного признака при фактическом уровне факторного признака и результаты записать в табл. 3. 4. Определить величины для исчисления линейного коэффициента корреляции: - средний размер факторного признака: ; - средний размер результативного признака: ; - среднее произведение размеров признаков: ; - среднее квадратическое отклонение факторного признака: ; - среднее квадратическое отклонение результативного признака: . Таблица 3 Расчет данных для решения уравнения связи и определения коэффициента корреляции
5. Вычислить линейный коэффициент корреляции (r). 6. Оценить надежность исчисленного коэффициента корреляции. 7. Рассчитать коэффициент детерминации (d). 8. Сделать выводы. Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском:
|