Методы корреляционного и регрессионного анализа в экономических исследованиях

Кафедра математической статистики и эконометрики Расчетная работа 2По курсу Математическаястатистика по теме Методы корреляционного и регрессионного анализа в экономическихисследованиях.Группа ДИ 202Студент Шеломанов Р.Б. Руководитель Шевченко К.К. Москва1999 Исходные данные. Вариант 24. х1 х2 х3 х4 х5 х6 199,6 0,23 0,79 0,86 0,21 15,98 598,1 0,17 0,77 1,98 0,25 18,27 71,2 0,29 0,80 0,33 0,15 14,42 90,8 0,41 0,71 0,45 0,66 22,76 82,1 0,41 0,79 0,74 0,74 15,41 76,2 0,22 0,76 1,03 0,32 19,35 119,5 0,29 0,78 0,99 0,89 16,83 21,9 0,51 0,62 0,24 0,23 30,53 48,4 0,36 0,75 0,57 0,32 17,98 173,5 0,23 0,71 1,22 0,54 22,09 74,1 0,26 0,74 0,68 0,75 18,29 68,6 0,27 0,65 1,00 0,16 26,05 60,8 0,29 0,66 0,81 0,24 26,20 355,6 0,01 0,84 1,27 0,59 17,26 264,8 0,02 0,74 1,14 0,56 18,83 526,6 0,18 0,75 1,89 0,63 19,70 118,6 0,25 0,75 0,67 1,10 16,87 37,1 0,31 0,79 0,96 0,39 14,63 57,7 0,38 0,72 0,67 0,73 22,17 51,6 0,24 0,70 0,98 0,28 22,62 Где х1 результативный признак индекс снижениясебестоимости продукции х2 фактор, определяющий результативный признак трудоемкость единицыпродукции чел. час х3 фактор, определяющий результативный признак удельный вес рабочих всоставе промышленно-производственного персонала х4 фактор, определяющий результативный признак премии ивознаграждения на одного работника в к зарплате х5 фактор, определяющий результативный признак удельный вес потерь отбрака х6 фактор, определяющий результативный признак непроизводственные расходы тыс. руб. .Построение регрессионной модели.

Исходные данныетребуется проверить на мультиколлинеарность т.е. линейную зависимость междукомпонентами матрицы . Если rxixj gt 0,8 i,j 1 6 i lt gt j , тогда в одной регрессионноймодели эти две переменные быть не могут, т.к.статистическая надежность модели будет мала. Из таблицывидно, что в одной регрессионной модели не могут находиться - х1и х4- х3и х6 Все таблицы находятся вприложениях к работе .Зависимаяпеременная Y X1Проверказначимости коэффициентов уравнения заключается в сравнении tкр с tрасч. Каквидно из полученных данных, на уровне значимости 945 0,1 все коэффициенты иуравнение значимы, т.к. tрасч gt tтабл 945 , 965 . Значитуравнение статистически надежное.Если взглянуть на коэффициент детерминации и критерий Дарбина-Уотсона, то можно сделатьвывод, что модель достаточно надежна.

Очем говорит и коэффициент детерминации 45 результативного признака включаетсяв модель.