На странице представлен фрагмент
Реши любую задачу с помощью нейросети.
(вариант 5):
Номер предприятия y x1 x2
1 7 3,5 9
2 7 3,6 10
3 7 3,8 14
4 7 4,2 15
5 8 4,3 18
6 8 4,7 19
7 9 5,4 19
8 9 5,6 20
9 10 5,9 20
10 10 6,1 21
11 10 6,3 21
12 10 6,8 22
13 11 7,2 24
14 12 7,9 25
15 12 8,1 26
16 13 8,3 29
17 13 8,4 31
18 13 8,8 32
19 14 9,6 35
20 14 9,7 36
По 20 предприятиям региона изучается зависимость выработки продукции на одного работника y (тыс.руб.) от ввода в действие новых основных фондов x1 (% от стоимости фондов на конец года) и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих x2 (%) (смотреть таблицу своего варианта).
Требуется:
Построить линейную модель множественной регрессии. Записать стандартизованное уравнение множественной регрессии. На основе стандартизованных коэффициентов регрессии и средних коэффициентов эластичности ранжировать факторы по степени их влияния на результат.
Найти коэффициенты парной, частой и множественной корреляции. Проанализировать их.
Найти скорректированный коэффициент множественной детерминации. Сравнить его с нескорректированным (общим) коэффициентом детерминации.
С помощью F-критерия Фишера оценить статистическую надежность уравнения регрессии и коэффициента детерминации R2yx1x2.
С помощью частных F-критериев Фишера оценить целесообразность включения в уравнение множественной регрессии фактора x1 после x2 и фактора x2 после x1.
Составить уравнение линейной парной регрессии, оставив лишь один значащий фактор.
Часть выполненной работы
При увеличении удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих на 1%, выработка продукции на одного работника увеличится на 0,028%.
Следовательно, выработка продукции на одного работника в основном зависит от ввода новых основных фондов.
2. Найдем коэффициенты парной, частой и множественной корреляции.
Коэффициенты парной корреляции:
Из значений парных коэффициентов корреляций можно сделать вывод, что выработка продукции на одного рабочего зависит от ввода в действие новых основных фондов и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих.
Поскольку , то нельзя одновременно включать в модель показателей х1 и х2, поскольку присутствует мультиколлинеарность в данных показателях.
Линейные коэффициенты частной корреляции рассчитываются по рекуррентной формуле.
,
,
.
Если сравнить значения коэффициентов парной и частной корреляции, то приходим к выводу, что из-за высокой межфакторной связи () коэффициенты парной и частной корреляции отличаются значительно: выводы о тесноте и направлении связи на основе парной и частной корреляции отличаются:
r(y,x1,x2)= связь прямая, сильная
r(y,x2,x1)= связь прямая, слабая
r(x1,x2,y)= связь прямая, умеренная
Расчёт линейного коэффициента множественной корреляции выполним с использованием коэффициентов и :
Зависимость у от х1 и х2 характеризуется как тесная, в которой 98,4% вариации у определяются вариацией учтенных в модели факторов. Прочие факторы, не включенные в модель, составляют соответственно 0,16% от общей вариации у.
3. Найдем скорректированный коэффициент множественной детерминации
Коэффициент детерминации:
Скорректированный коэффициент детерминации:
Скорректированный коэффициент детерминации не значительно отличается от общего коэффициента детерминации.
4. С помощью F-критерия Фишера оценим статистиче…
Купить уже готовую работу
Так же вы можете купить уже выполненные похожие работы. Для удобства покупки работы размещены на независимой бирже. Подробнее об условиях покупки тут.
