Программу Для Корреляционно Регрессионного Анализа
Тема: КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ И РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ В EXCEL ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №1 1. ОПРЕДЕЛЕНИЕ КОЭФФИЦИЕНТА ПАРНОЙ КОРРЕЛЯЦИИ В ПРОГРАММЕ EXCEL Корреляционная связь - это неполная, вероятностная зависимость между показателями, которая проявляется только в массе наблюдений. Парная корреляция - это связь между двумя показателями, один из которых является факторным, а другой - результативным. Множественная корреляция возникает от взаимодействия нескольких факторов с результативным показателем.
Выкройка костюма для занятий ушу. Необходимые условия применения корреляционного анализа: 1. Наличие достаточно большого количества наблюдений о величине исследуемых факторных и результативных показателей. Исследуемые факторы должны иметь количественное измерение и отражение в тех или иных источниках информации. Применение корреляционного анализа позволяет решить следующие задачи: 1.Определить изменение результативного показателя под воздействием одного или нескольких факторов. Установить относительную степень зависимости результативного показателя от каждого фактора. Имеются данные по 20 сельскохозяйственным хозяйствам.
Найти коэффициент корреляции между величинами урожайности зерновых культур и качеством земли и оценить его значимость. Данные приведены в таблице. Зависимость урожайности зерновых культур от качества земли Номер хозяйства Качество земли, балл х Урожайность, ц/га у 1 32 19,5 2 33 19 3 35 20,5 4 37 21 5 38 20,8 6 39 21,4 7 40 23 8 41 23,3 9 42 24 10 44 24,5 11 45 24,2 12 46 25 13 47 27 14 49 26,8 15 50 27,2 16 52 28 17 54 30 18 55 30,2 19 58 32 20 60 33.
Использование корреляционно-регрессионного анализа для обработки экономических. За основу модуля корреляционно-регрессионного анализа взята разработанная программа « Анализ » множественных линейных и пошагового регрессионного анализов. Алгоритм программы разработан фирмой IBM. Модуль решает следующие задачи: Подготовка исходных данных для анализа. Входные данные готовятся следующим образом Первыми вводится строка из чисел L, N, M. Здесь L – ключевой параметр. Принимает значения 1,2 или 3 для решения задачи 3.2, 3.3 и 3.4 соответственно. N – количество параметров.
Для нахождения коэффициента корреляции использовать функцию КОРРЕЛ. Значимость коэффициента корреляции проверяется по критерию Стьюдента. Для рассматриваемого примера r=0,99, n=18. Для нахождения квантиля распределения Стьюдента используется функция СТЬЮДРАСПОБР со следующими аргументам: Вероятность –0,05, Степени свободы –18. Сравнив значение t-статистики с квантилем распределения Стьюдента сделать выводы о значимости коэффициента парной корреляции. Если расчетное значение t-статистики больше квантиля распределения Стьюдента, то величина коэффициента корреляции является значимой.
ПОСТРОЕНИЕ РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ СВЯЗИ МЕЖДУ ДВУМЯ ВЕЛИЧИНАМИ Задание 2. По данным задания 1: 1) построить уравнение регрессии (линейную модель), которое характеризует прямолинейную зависимость между качеством земли и урожайностью; 2). Выполнить проверку адекватности полученной модели. 1 - ый способ. Counter strike source русский спецназ 2.
На листе Excel выделить массив свободных ячеек из пяти строк и двух столбцов. Вызвать функцию ЛИНЕЙН. 3.Указать для функции следующие аргументы: Извзнач y- столбец значений показателя Урожайность, ц/га; Извзнач x- столбец значений показателя Качество земли, балл; Константа –1, Стат– 1 (позволяет вычислить показатели, используемые для проверки адекватности модели. Если Стат– 0, то такие показатели вычисляться не будут. Нажать комбинацию клавиш Ctrl - Shift - Enter. В выделенные ячейки выводятся коэффициенты модели, а также показатели, позволяющие проверить модель на адекватность (таблица 2).
Таблица 2 a 1 a 0 S e1 S e0 R 2 S e F n-k-1 Q R Q e a 1, a 0 – коэффициенты модели; S e 1 S e 0 – стандартные ошибки коэффициентов. Чем точнее модель, тем меньше эти величины.
R 2 – коэффициент детерминации. Чем он больше, тем точнее модель. F – статистика для проверки значимости модели. N - k -1– число степеней свободы (n-объем выборки, k- количество входных переменных; в данном примере n=20, к=1) Q R – сумма квадратов, обусловленная регрессией; Q e – сумма квадратов ошибок.
Программа Для Установки Драйверов
Для проверки адекватности модели найти квантиль распределения Фишера F f. С помощью функции F РАСПОБР.
Программа Для Создания Загрузочной Флешки
Для этого в любой свободной ячейке ввести функцию F РАСПОБР со следующими аргументами: Вероятность – 0,05, Степенисвободы1–1, Степенисвободы2–18. Если F F f, то модель адекватна исходным данным 6. Проверить адекватность построенной модели, используя расчетный уровень значимости (P). Ввести функцию F РАСП со следующими аргументами: X– значение статистики F, Степенисвободы1 –1, Степенисвободы2 – 18. Если расчетный уровень значимости P.