Студопедия

Главная страница Случайная лекция

Порталы:

БиологияВойнаГеографияИнформатикаИскусствоИсторияКультураЛингвистикаМатематикаМедицинаОхрана трудаПолитикаПравоПсихологияРелигияТехникаФизикаФилософияЭкономика






Microsoft Excel. Работа с пакетом анализа. Построение простой регрессии

Читайте также:
  1. II. Общее устройство, работа и управление ЭО-4124 с обратной лопатой.
  2. Microsoft Excel. Работа с макросами. Язык программирования Visual Basic for Application.
  3. Microsoft Visio
  4. Анализ методов простой средней сезонности продажи сахара по Ивановскому региону
  5. Анализ процессов (определяем существующую в обществе повестку дня и соотносим с нею разработанные альтернативы). Устанавливаем клиентную группу.
  6. Аудиторная работа
  7. Аудиторная работа
  8. Аудиторная работа
  9. Аудиторная работа

 

Целью работы является изучение пакета анализа Microsoft Excel.

Задание. С помощью пакета анализа Excel построить простую регрессию, оценить ее параметры, значимость коэффициентов, написать уравнение регрессии.

Необходимо занести данные в рабочий лист MS Excel.

Год Произведенный национальный доход (в неизменных ценах млр.руб.) Среднегодовая численность занятых (млн. чел.) х
69,00 34,00
75,74 34,20
78,28 34,51
80,94 34,93
83,74 35,46
86,67 36,10
82,60 36,87
82,10 37,76
79,88 38,80
83,07 39,98
86,45 41,32
90,02 42,84
93,82 44,54
97,82 46,45
102,12 48,59
106,68 50,98
111,55 53,64
116,75 56,62
122,31 59,94
128,29 63,65
134,71 67,79
141,63 72,41
149,11 77,58
157,20 83,38
165,98 89,87
175,54 97,16
185,97 105,36

 

Далее необходимо настроить Пакет анализа. Для этого необходимо выбрать пункт меню Сервис → Надстройки и поставить галочку на опции Пакет анализа.

Теперь необходимо выбрать пункт Сервис → Анализ данных → Регрессия.

В появившееся окно занести с помощью мыши:

входной интервал - интервал х (среднегодовая численность населения), например, интервал B2:B28;

выходной интервал - интервал у (произведенный НД), например С2:С28;

Для корректной работы пакета анализа каждый интервал должен содержать не менее 10 данных в каждом столбце (в данном примере их больше).

В параметрах вывода указать выходной интервал в каком-либо из свободных столбцов, например D2:D28.

Указать уровень надежность 95. Проставить галочки V в окнах: Остатки; График остатков.

На рабочем листе получаем таблицу:

 

 

ВЫВОД ИТОГОВ                
                 
Регрессионная статистика              
Множественный R 0,99503076              
R-квадрат 0,990086214              
Нормированный R-квадрат 0,989689662              
Стандартная ошибка 3,428435967              
Наблюдения              
                 
Дисперсионный анализ              
df SS MS F Значимость F        
Регрессия 29347,12414 29347,12414 2496,740834 1,42438E-26        
Остаток 293,8543294 11,75417318            
Итого 29640,97847              
                   
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Верхние 95,0%  
Y-пересечение 23,35331005 1,853942615 12,59656575 2,52097E-12 19,53504379 27,1715763 19,53504379 27,17157631  
Переменная X 1 1,595809896 0,031937022 49,96739771 1,42438E-26 1,530034368 1,66158542 1,530034368 1,661585424  
                 
                 
                 
ВЫВОД ОСТАТКА                
                 
Наблюдение Предсказанное Y Остатки            
77,61084651 -8,610846506            
77,93000849 -2,190008486            
78,42470955 -0,144709553            
79,09494971 1,84505029            
79,94072895 3,799271046            
80,96204729 5,707952712            
82,19082091 0,409179093            
83,61109171 -1,511091715            
85,27073401 -5,390734006            
87,15378968 -4,083789683            
89,29217494 -2,842174944            
91,71780599 -1,697805985            
94,43068281 -0,610682808            
97,47867971 0,341320291            
100,8937129 1,226287114            
104,7076985 1,972301463            
108,9525529 2,59744714            
113,7080663 3,041933651            
119,0061552 3,303844797            
124,9266099 3,363390083            
131,5332629 3,176737115            
138,9059046 2,724095396            
147,1562418 1,953758235            
156,4119392 0,788060839            
166,7687454 -0,788745384            
178,4021995 -2,862199525            
191,4878407 -5,51784067            
                                   

 



Уравнение регрессии имеет следующий вид:

 

Y = a*x + b

Коэффициенты находятся в таблице:

a – переменная х1

b – Y-пересечение

По данным приведенным выше, можно написать уравнение регрессии:

Y = 1,6*x + 23,4

 

Уравнение регрессии является значимым, поскольку Значимость F равна 1,42438E-26, что меньше, чем 0,01 (это число записано в полулогарифмической форме, означает 1,42438*10-2). Проверить значимость уравнения регрессии можно также, посмотрев таблицу Распределения Фишера в любом учебнике статистике. Для этого нужно табличное значение сравнить со значением F, рассчитанным пакетом анализа. Также проверить значимость регрессии можно с помощью функции FРАСПОБР.

Остатки означают разницу между исходным значением Y и прогнозным.

R квадрат (коэффициент детерминации) имеет следующую интерпретацию: значение коэффициента детерминации , равное 1, означает функциональную зависимость между переменными. Модели с коэффициентом детерминации выше 80% можно признать достаточно хорошими (коэффициент корреляции превышает 90%). Предполагается, что коэффициент детерминации должен быть не меньше 50% (0,5).

Стандартная ошибка содержит несмещенное выборочное остаточное стандартное отклонение, при характеристике прогноза нужно обращать внимание на ее величину.

 

 

часть 2

 


<== предыдущая страница | следующая страница ==>
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ | Microsoft Excel. Работа с макросами. Язык программирования Visual Basic for Application

Дата добавления: 2014-11-08; просмотров: 230; Нарушение авторских прав


lektsiopedia.org - Лекциопедия - 2013 год. | Страница сгенерирована за: 0.008 сек.