- •«Проведення множинного кореляційно-регресійного аналізу»
- •8.05010103, 7.05010103“Системне проектування”
- •Мета роботи
- •2.Короткі теоретичні відомості
- •2.1. Теоретичні аспекти кореляційного аналізу.
- •2.2. Математична постановка задачі.
- •2.3. Проведення кореляційного аналізу засобами ms Excel.
- •2.4. Регресійні моделі та способи їх розрахунку.
- •2.4.1. Лінійна функція (лінійна регресія).
- •2.4.2. Квадратна регресія (параболічна функція).
- •2.4.3. Степенева функція (геометрична регресія).
- •2.4.4. Показова функція.
- •2.4.5. Дробно – лінійна функція.
- •2.4.6. Логарифмічна функція.
- •2.4.7. Гіпербола.
- •2.4.8. Дробно- раціональна функція.
- •2.5. Проведення регресійного аналізу засобами ms Excel.
- •2.5.1. Розрахунок параметрів лінійної регресії з використанням функції линейн.
- •2.5.2. Розрахунок параметрів лінійної регресії з використанням інструменту Регрессия надстройки Пакет анализа.
- •2.5.3. Розрахунок параметрів експоненційної регресії з використанням функції лгрфприбл.
- •2.5.4. Визначення моделі найбільш точно описує фактичні дані.
- •2.7. Висновки.
- •Додаток Завдання 1.
- •Мета роботи;
- •Короткі теоретичні відомості;
- •4. Список рекомендованої літератури
2.2. Математична постановка задачі.
Змінні: Х0 - валовий внутрішній продукт, млрд. грн. X1 - обсяг промислової продукції, млрд. грн. Х2 - інвестиції в основний капітал, млрд. грн. Х3 - роздрібний товарообіг, млрд. грн. Х4 - обсяг платних послуг населенню, млрд. грн. Х5 - доходи консолідованого бюджету, млрд. грн. Х6 - витрати консолідованого бюджету, млрд. грн. Х7 - загальна чисельність офіційно зареєстрованих безробітних, тис. чол. Х8 - номінальна нарахована середньомісячна заробітна плата, тис. грн. Х9 - грошові доходи населення, млрд. грн. Х10 - грошові витрати і заощадження населення, млрд. грн.
Варіант |
залежна змінна |
незалежні змінні |
1 |
X0 |
X1 – X10 |
2 |
X1 |
X0, X2 - X10 |
3 |
X2 |
X0, X1, X3 - X10 |
4 |
X3 |
X0 - X2, X4 - X10 |
5 |
X4 |
X0 – X3, X5 - X10 |
6 |
X5 |
X0 – X4, X6 - X10 |
7 |
X6 |
X0 – X5, X7 - X10 |
8 |
X7 |
X0 – X6, X8 - X10 |
9 |
X8 |
X0 – X7, X9 - X10 |
10 |
X9 |
X0 – X8, X10 |
11 |
X10 |
X0 – X9 |
12 |
X0 |
X1 – X10 |
13 |
X1 |
X0, X2 - X10 |
14 |
X2 |
X0, X1, X3 - X10 |
15 |
X3 |
X0 - X2, X4 - X10 |
Дано дані для показників Х0-Х10. Досліджувати їх залежність. Для цього:
1. Побудувати матрицю коефіцієнтів парної кореляції, проаналізувати її, зробити висновок про необхідність включення в модель даних факторів.
2. Розрахувати параметри лінійної і експоненціальної моделей. Для розрахунку параметрів лінійної моделі використовувати функцію ЛИНЕЙН та інструмент Регрессия надстройки Пакет анализа, для розрахунку параметрів експоненційної - функцію ЛГРФПРИБЛ. Для лінійної і експоненціальної моделей розглянути випадки, коли аргумент Константа у функціях ЛИНЕИН і ЛГФРФПРИБЛ має значення ІСТИНА і НЕПРАВДА.
3. Зробити висновки: 1) про значущість коефіцієнтів, що входять в модель, 2) про адекватність моделі фактичним даним;
4. На основі проведеного аналізу визначити вид моделі, найбільш точно описує фактичні дані;
5. Розрахувати прогнозні значення, використовуючи обрану модель. Знайти відхилення фактичних даних від розрахункових. Зробити висновок;
6. Побудувати графік, що відображає фактичні і розрахункові дані.
Вихідні дані до завдання 1
X0 |
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
X5 |
X6 |
X7 |
X8 |
X9 |
X10 |
4044,3 |
4356,4 |
605,1 |
1626,7 |
500,2 |
2063,2 |
1604 |
84,7 |
398,2 |
2612,8 |
2651 |
4201,3 |
4376,5 |
620,1 |
1602,5 |
512,7 |
2143,7 |
1869,2 |
84,7 |
400,4 |
2554,4 |
2497,4 |
4861,2 |
5012 |
914 |
1880,7 |
562 |
2447,7 |
2320,2 |
82,2 |
427,6 |
2783,4 |
2785 |
4560 |
4906,7 |
862,1 |
1982,7 |
556,1 |
2406,4 |
2496,5 |
80,3 |
440,6 |
2922,6 |
2837,7 |
4886,3 |
4854,9 |
958,4 |
2037 |
535,4 |
2592,9 |
2277,3 |
77,4 |
449,9 |
2842,8 |
2839,9 |
5788,8 |
4926,3 |
1488,9 |
2193,9 |
582,7 |
2698 |
2834,4 |
84,4 |
476,4 |
3339,9 |
3274,4 |
5539,7 |
4835,1 |
1231,5 |
2152,1 |
533,1 |
2529,7 |
2563,8 |
73,1 |
487,9 |
3252,5 |
3188,2 |
6431,4 |
5254,4 |
1429,6 |
2227 |
532,9 |
2644,9 |
2434,2 |
73 |
497,4 |
3164 |
3224 |
6681,5 |
5588,4 |
1679,5 |
2344,4 |
550,7 |
2793,7 |
2616,7 |
72,5 |
485,2 |
3503,3 |
3444,4 |
5836 |
5416,7 |
1326,2 |
2341,7 |
567,6 |
2669,2 |
2565,9 |
71,1 |
501,5 |
3309,6 |
3318,1 |
5881,2 |
5477,2 |
1456,8 |
2211,9 |
625,9 |
2845 |
2904,5 |
69,3 |
503,3 |
3350,4 |
3336,6 |
6355,4 |
5503,9 |
2523,6 |
2629,8 |
716,9 |
2990,5 |
4770,1 |
67,9 |
562,2 |
4172,2 |
4072,7 |
4995,9 |
5842,5 |
846 |
2017,5 |
633,6 |
2659,8 |
1982,3 |
72,2 |
519 |
3299,1 |
3328,2 |
5175,2 |
5984,6 |
923,8 |
2009,4 |
635,5 |
2636,6 |
2517,9 |
73,4 |
525,4 |
3335,3 |
3292,8 |
5971,6 |
6446,3 |
1173,3 |
2260 |
679,5 |
2943,1 |
3048,8 |
72,8 |
558,5 |
3619,7 |
3608,4 |
5568,1 |
6082,5 |
1156,7 |
2400,1 |
622,6 |
2890,9 |
2984,8 |
71,8 |
561,6 |
3836,6 |
3732,5 |
6025,1 |
6301,7 |
1450,2 |
2508,1 |
635,3 |
3051,5 |
2788,9 |
69,3 |
579,3 |
3361,1 |
3376,4 |
7025,8 |
6603,9 |
1845,2 |
2684,1 |
680,9 |
3249 |
3344 |
66,5 |
604 |
4203,3 |
4082 |
6782,7 |
6593,6 |
1566,4 |
2736,6 |
670 |
3052,6 |
3026,7 |
62,3 |
612,3 |
3961,9 |
3932,6 |
7775,5 |
7003,6 |
1729,7 |
2824,5 |
678,6 |
3349,7 |
2894,7 |
60 |
623,5 |
4016,9 |
3999,9 |
7993,4 |
6823,4 |
1987,3 |
2880,2 |
684,4 |
3456,3 |
3094,8 |
56,4 |
606,4 |
4247,3 |
4192,3 |
7169,8 |
6610,8 |
1902,7 |
2812,9 |
788,2 |
3731,2 |
3119,8 |
53,2 |
618,4 |
4146,8 |
4186,5 |
7155,5 |
6482,3 |
1839,1 |
2704,2 |
765,1 |
3517,8 |
3327,3 |
52,6 |
611,5 |
4277,5 |
4255,5 |
7628,4 |
6491,8 |
3953,7 |
3224,2 |
833,5 |
3823,1 |
4507 |
52 |
668 |
6379,6 |
6297 |
6194,3 |
6319,8 |
1351,2 |
2584,7 |
795,3 |
3482,9 |
2321,8 |
53,5 |
617,2 |
4148,2 |
4283,1 |
6352,4 |
6607,3 ' |
1185,3 |
2466,7 |
770,1 |
3347,6 |
2941 |
53 |
614,3 |
4180,2 |
4152,6 |
7220,6 |
7068,7 |
1715,5 |
2928,3 |
815,7 |
3585,4 |
3284,1 |
51,7 |
659,4 |
4601,5 |
4584,6 |
6804,6 |
6895,9 |
1536,4 |
3036,4 |
758,7 |
3678,3 |
3856,4 |
50,2 |
661,9 |
4800,2 |
4687,9 |
7325,9 |
7459,9 |
1823,1 |
3021,1 |
777,8 |
3801,6 |
3647,7 |
47,7 |
686,9 |
4242,8 |
4284,6 |
8336,5 |
7647,9 |
2452,1 |
3237,6 |
837,3 |
4002,1 |
4038,2 |
46,3 |
710,2 |
5270,7 |
5144,8 |
8236,2 |
7660,3 |
2076,6 |
3247,1 |
820,4 |
3990,3 |
4067,5 |
46,7 |
732 |
4788 |
4769,1 |
9214,2 |
8158,4 |
2129,2 |
3436,9 |
829,1 |
4212 |
3588,1 |
48,6 |
737,3 |
4984,9 |
4984,9 |
9721,8 |
7857,1 |
2502,7 |
3472,8 |
820,8 |
4154,2 |
3781,3 |
46,5 |
713,4 |
5239 |
5198,5 |
8686,4 |
8336,9 |
2238,7 |
3504,1 |
872,2 |
4322,7 |
4369,4 |
45,5 |
738 |
4993,5 |
5050,6 |
8615,6 |
8589,3 |
2417,6 |
3357,1 |
916 |
4623,1 |
4506,1 |
45,2 |
736,4 |
5327,6 |
5300,1 |
9378,7 |
8902,3 |
3838,4 |
4034,7 |
974,8 |
4817,9 |
7101,1 |
44,1 |
795,4 |
6410,2 |
6293,5 |
7860,4 |
9516,9 |
1468,6 |
3450,4 |
938,5 |
4632 |
2747,2 |
49,6 |
756,3 |
5257 |
5272,2 |
