Koreliacinė regresinė analizė, porinė regresinė analizė bei tiesinė priklausomybė

Įvadas Kursinio darbo tikslai: 1. Koreliacinė regresinė analizė: 1.1 aprašyti tyrimo tikslus; 1.2 atlikti koreliacinę analizę y su kiekvienu x1, ....., xn (); 1.3 atrinkti x1, x2,…,xm ( m3) regresinei analizei atlikti; 1.4 atlikti porinę regresinę analizę y su kiekvienu x1, x2,…,xm ; 1.5 atlikti daugianarę koreliacinę regresinė analizę y su (x1, x2,…,xm) naudojant LINEST, TREND funkcijas; 1.6 aprašyti gautus rezultatus; 1.7 pateikti tyrimo rezultatų taikymo pavyzdžius; 2. Atlikti prognozę slenkančio vidurkio ir eksponentinio išlyginimo metodais. 3. Pateikti išvadas. 1.1 Pradiniai duomenys Kursiniam projektui paskirtos užduoties duoti Y įvertinimai Apyvarta (be PVM), tūkst. litų . Požymiai: ekonominės veiklos rūšis ir mėnuo 52112000 Mažmeninė prekyba maisto prekėmis, alkoholiniais gėrimais ir tabako gaminiais (EVRK 52.11+52.2) Mėnesis Apyvarta, tūkst. Lt Mėnesis Apyvarta, tūkst. Lt 2006M12 965465,3 2008M01 902407,1 2007M01 749856 2008M02 930450,8 2007M02 708905,4 2008M03 1036132,3 2007M03 808020,6 2008M04 1004767,3 2007M04 830531,2 2008M05 1089217,7 2007M05 867509,9 2008M06 1074650,1 2007M06 902689,5 2008M07 1128424,6 2007M07 902325,7 2008M08 1092799,8 2007M08 940003,8 2008M09 988700,9 2007M09 888570,9 2008M10 1042053,8 2007M10 919954,4 2008M11 1005848,4 2007M11 886630,3 2008M12 1203727 2007M12 1150328,5 1.1 lentelė. Duoti pradiniai Y įvertinimai 1.2 grafikas. Apyvartos kaita parinktu laikotarpiu Duoto Y kintamojo apžvalga. Man paskirtas Y yra mažmeninės prekybos maisto prekėmis, alkoholiniais gėrimais ir tabako gaminiais apyvarta Lietuvoje 2006m gruodžio – 2008m gruodžio mėnesiais. Kaip matoma iš pateiktos lentelės ir grafiko, didžiausios apyvartos šioje ekonominėje veikloje buvo 2007m ir 2008m gruodžio mėnesiais. Mano manymu, didžiausią įtaką tam turi visos šventės (Kalėdos, naujieji metai), kadangi tuomet ypač padidėja alkoholinių gėrimų ir maisto prekių pardavimai. O mažiausia apyvarta matoma 2007m vasario mėnesį. Norint atlikti visas kursinio darbo tikslui pasiekti reikalingas užduotis atrinkau 7 naujus kintamuosius, mano manymu turinčius daugiausiai įtakos mažmeninės prekybos maisto prekėmis, alkoholiniais gėrimais ir tabako gaminiais pardavimams Lietuvoje: X1 – pakankama gaminamos produkcijos paklausa, proc; X2 – gyventojų skaičius mėnesio pradžioje, tūkst.; X3 – minimali mėnesinė alga, Lt; X4 – pardavimų ir paslaugų indeksai trumpalaikio vartojimo prekėms Lietuvos rinkoje, proc.; X5 – mėnesiniai VKI maisto produktams, alkoholiui ir tabako gaminiams, proc.; X6 – importas eliminavus sezono įtaką, tūkst. Lt; X7 – eksportas eliminavus sezono įtaką, tūkst. Lt. Lentelėje pateikiami visi išvardinti kintamieji, kurie bus naudojami atliekant koreliacinę analizę, o vėliau atrenkant reikalingus keturis duomenis tolimesniam darbui. Mėnesiai x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 2006M12 78 3386797 600 129,5 108,12 4556673 3053790 2007M01 79 3384879 600 112,7 109,62 4339626 3116180,3 2007M02 69 3383116 600 109,9 110,31 4499942,1 2929909,9 2007M03 65 3381160 600 125,5 110,92 4876439,9 3608787,4 2007M04 73 3378994 600 122,9 112,66 5091168,7 3405155,2 2007M05 75 3377382 600 139,7 112,98 5509533,4 3729925,4 2007M06 67 3375690 600 141,7 113,34 5266865,1 3806901,9 2007M07 67 3374509 700 137,4 114,45 5396939,8 3903915,2 2007M08 62 3373660 700 145,5 115,17 5332616 3934805 2007M09 67 3372530 700 129,5 117,38 5237990,4 3723888,4 2007M10 69 3371192 700 141 120,86 5353618,4 3843554,1 2007M11 72 3369665 700 139,8 121,83 5496049,4 3537366,6 2007M12 73 3368146 700 157,1 122,81 5102728,4 3651989,8 2008M01 64 3366357 800 129,8 125,53 5536108,6 3729437,7 2008M02 59 3364517 800 131,5 128,4 5817418,9 4260209,8 2008M03 60 3363098 800 139,2 130,15 6632571,3 4569495,3 2008M04 60 3361546 800 146,8 132,4 6707866,6 5040801,8 2008M05 63 3360368 800 151,7 133,53 6271058,2 4712751,3 2008M06 65 3359294 800 158,9 134,43 6607615,2 5159336,5 2008M07 68 3358355 800 163,6 135,01 6808508,1 5306052,6 2008M08 63 3357341 800 159,4 135,02 6091508,8 5001300,6 2008M09 60 3356004 800 151,6 135,5 6686766,9 5253390,8 2008M10 50 3354760 800 154,9 136,51 5935165,2 4770755,6 2008M11 39 3353125 800 139,8 136,98 5146425,5 4167018,1 2008M12 37 3351730 800 156,7 137,27 4765334,3 3540420,7 1.2 lentelė. Kintamieji, įtakojantys Y įvertinimus Nors skaitinės reikšmės ir matavimo vienetai tarp šių pateiktų kintamųjų skiriasi, tačiau atliekant koreliacinius ar regresinius veiksnius, prognozuojant Y, tai neturi jokios įtakos. 1.2 Koreliacinė regresinė analizė Tyrimo tikslai: Atlikti koreliacinę analizę y su kiekvienu x1, ....., xn ( n5); • x1, x2,…,xm ( m3) atrinkimas regresinei analizei atlikti; • Atlikti porinę regresinę analizę y su kiekvienu x1, x2,…,xm ; • Daugianarė koreliacinė regresinė analizė y su (x1, x2,…,xm) naudojant LINEST, TREND, funkcijas. • Pateikti tyrimo rezultatų taikymo pavyzdžius. Koreliacinės analizės tikslas yra nustatyti ar egzistuoja stochastinis ryšys tarp veiksnių X ir Y. Na o pati koreliacija – tai statistinio ryšio tarp kintamųjų stiprumo matas, šių reiškinių tarpusavio sąryšis. Pirmiausia apskaičiuojame veiksnių skaitines charakteristikas. Tai yra vidurkį, dispersiją ir kvadratinį nuokrypi. Sudarome štai tokią lentelę:   x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 Vidurkis 64,16 3368168,6 720 140,644 123,6472 5562661,528 4070285,6 Dispersija 103,8067 110062711,2 7500 207,6509 108,8614 542705246197,63 511567169083,32 Kvad. nuokrypis 10,18856 10491,07769 86,60254 14,4101 10,43367 736685,3102 715239,2391 1.2.1 lentelė. Skaitinės veiksnių charakteristikos Vidurkis – vidutinė duomenų reikšmė. Jis apskaičiuojamas: , [1.2.1 formulė] ; [1.2.2 formulė] Microsoft Excel - AVERAGE. Dispersija - reikšmė, parodanti duomenų sklaidą apie vidurkį. Ji apskaičiuojama: ; [1.2.3 formulė] Microsoft Excel - VAR. Kvadratinis nuokrypis – dažniausiai taikomas sklaidos matas, kuris ją charakterizuoja tokiais pat vienetais kaip ir matuojamas atsitiktinis dydis. Jis apskaičiuojamas: ; [1.2.4 formulė] Microsoft Excel - STDEV. 1.3 Koreliacinė analizė y su kiekvienu x1, ....., xn ( n5) Koreliacijos koeficientas išreiškia ryšio stiprumą tarp dviejų reiškinių (požymių). Jis apskaičiuojamas: ; [1.3.1 formulė] Microsoft Excel - CORREL. x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 Koreliacijos koeficientas -0,49755 -0,78841 0,723689 0,89966 0,78324 0,51906 0,60775 1.3.1 lentelė. Koreliacijos koeficientai Stipriausias neigiamas ryšys egzistuoja tarp Y ir X2, o stipriausias teigiamas ryšys yra tarp Y ir X4. 1.3.1 Veiksnių, tarp kurių egzistuoja stochastinė nepriklausomybė, nustatymas Stochastinė (t.y. nevienareikšmė, atsitiktinumu paremta, kai kada ryškiai pasireiškianti, o kai kada – niekaip neatsiskleidžianti) priklausomybė paprastai sieja ne tiesiogiai, o tarpiškai – per daugelį įvairiopai persipynusių ir dinamiškai besikeičiančių aplinkybių. Koreliacijos koeficientas yra apskaičiuotas iš atsitiktinės imties duomenų, todėl jo reikšmė irgi atsitiktinė. Visiškai įmanoma, kad koreliacijos koeficientas gali būti nepatikimas. Patikimumui patikrinti yra formuluojama statistinė hipotezė. ◦ Nulinė (pagrindinė) hipotezė H0 teigia, kad koreliacijos koeficientas lygus nuliui. ◦ Alternatyvioji hipotezė H1 teigia, kad koreliacijos koeficientas nelygus nuliui. Koreliacijos koeficiento reikšmingumui patikrinti naudojama statistika t. , [1.3.1.1 formulė] kur r – apskaičiuota koreliacijos koeficiento reikšmė, n – išmatuotų reikšmių kiekis. Taigi, mano apskaičiuotos tlent reikšmės pateikiamos lentelėje: x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 Tlent 2,750797 6,146643857 5,02906 9,882472 6,04178 2,912366806 3,670228156 1.3.2 lentelė. Apskaičiuotos Tlent reikšmės Tstat randamas Microsoft Excel funkcija – TINV. Jei atsitiktiniai dydžiai X ir Y yra nekoreliuoti, statistika t yra pasiskirsčiusi pagal Stjudento skirstinį su k = n – 2 laisvės laipsniais, reikšmingumo lygmuo a=0,05, kur k=23 (nes mano n=25). Tstat= 2,068658. Kai tstat

Daugiau informacijos...

★ Klientai rekomenduoja

Šį rašto darbą rekomenduoja mūsų klientai. Ką tai reiškia?

Mūsų svetainėje pateikiama dešimtys tūkstančių skirtingų rašto darbų, kuriuos įkėlė daugybė moksleivių ir studentų su skirtingais gabumais. Būtent šis rašto darbas yra patikrintas specialistų ir rekomenduojamas kitų klientų, kurie po atsisiuntimo įvertino šį mokslo darbą teigiamai. Todėl galite būti tikri, kad šis pasirinkimas geriausias!