Statybų įmonės koreliacinė regresinė analizė

Įvadas Kursiniame darbe nagrinėsiu Y (statybos darbų savo jėgomis (be PVM)) priklausomybę nuo X1 (gyventojų skaičius), X2 (samdomų darbuotojų skaičius statybose), X3 (leistų statyti butų skaičius), X4 (BVP to meto kainomis) bei X5 (minimalioji mėnesinė alga). Statybos darbų savo jėgomis požymis – pastatai, o matavimo vienetas – tūkst. litų (to meto kainos). Gyventojų skaičius matuojamas asmenimis, samdomų darbuotojų skaičius – tūkst. asmenų, leistų statyti butų skaičius (gyvenamųjų pastatų)- vienetais, BVP – mln. litų, minimalioji mėnesinė alga – litais. Nagrinėjamas laikotarpis – 2003 metų I ketvirtis – 2008 metų II ketvirtis. Kursinio darbo tikslai: 1. Koreliacinė regresinė analizė: • Statistikos dydžių apskaičiavimas (vidurkis – AVERAGE, vidutinis kvadratinis nuokrypis – STDEV, dispersija – VAR); • Koreliacijos koeficiento apskaičiavimas; • Veiksnių, tarp kurių egzistuoja stochastinė priklausomybė, nustatymas; • Porinė regresinė analizė (stochastinio ryšio tarp dydžių X ir Y formos ir analitinės išraiškos nustatymas); • Priklausomojo veiksnio Y ryšio su keliais nepriklausomais veiksniais X1, X2, …, Xn, nustatymas (daugianarės tiesinės regresijos modelio sudarymas); • Regresijos kreivės adekvatumo patikrinimas; • Gautų rezultatų aprašymas. 2. Prognozavimas: • Prognozės slenkančio vidurkio metodu atlikimas; • Prognozės eksponentinio išlyginimo metodu atlikimas; • Vidutinių kvadratinių paklaidų apskaičiavimas. 3. Išvadų pateikimas Trumpa statybos darbų savo jėgomis statistika Statybos darbai savo jėgomis reiškia, kad jei statytojas (užsakovas) vykdo statybą savo jėgomis (ūkio būdu), jam tenka rangovo pareigos. Pagrindinės rangovų pareigos: •Laiku atlikti sutartus statybos darbus pagal projektinę dokumentaciją; •Aprūpinti statybą medžiagomis, įrengimais ir darbo jėga; •Užtikrinti statybos darbų apsaugą iki jie bus perduoti užsakovui; •Nedelsiant informuoti užsakovą apie bet kokias aplinkybes, kurios daro įtaką darbų atlikimo terminams, kainai arba kokybei (įskaitant papildomus darbus); •Netinkamai vykdydamas šią pareigą rangovas privalo pašalinti neatitikimus ir atlyginti užsakovo dėl to patirtus nuostolius. Lietuvos ūkio ekonominės ir socialinės būklės 2008 metų sausio-birželio mėnesių apžvalga (statybos sektorius) Statybos įmonių veikla. Pirmąjį 2008 m. pusmetį statybos įmonės savo jėgomis atliko darbų už 5380 mln. litų, t. y. 8,6 procentų daugiau nei pirmąjį 2007 m. pusmetį (pokytis įvertintas palyginamosiomis 2000 m. kainomis, naudojant statybos sąnaudų kainų indeksą). Šalies teritorijoje atliktų darbų vertė sudarė 5310 mln. Litų (8,1% daugiau, negu per pirmąjį 2007 m. pusmetį), ne šalies teritorijoje – 70,2 mln. litų, t. y. 59,8% daugiau nei tą patį 2007 m. laikotarpį. Daugiausia (44%) atlikta negyvenamųjų pastatų statybos darbų – už 2322 mln. litų, t. y. 8,4 procentų daugiau nei pirmąjį 2007 m. pusmetį. Gyvenamųjų pastatų statybos darbų (jų lyginamasis svoris sudarė 21,1% visų darbų, atliktų per pusmetį) atlikta už 1122 mln. Litų, 1,4% mažiau, negu per tą patį 2007 m. laikotarpį. Inžinerinių statinių statybos darbų atlikta už 1865 mln. litų (14%), jų lyginamasis svoris sudarė 35,1%. (Šaltinis – www.am.lt) 1. Koreliacinė regresinė analizė Koreliacija - statistinio ryšio tarp kintamųjų stiprumo matas. Koreliacinė regresinė analizė leidžia nustatyti, ar egzistuoja ryšys tarp nagrinėjamų veiksnių, išreikštų kiekybiniais rodikliais. Šiuo atveju reikia nustatyti, ar egzistuoja ryšys tarp Y (statybos darbų savo jėgomis (be PVM)) ir X1 (gyventojų skaičius), X2 (samdomų darbuotojų skaičius statybose), X3 (leistų statyti butų skaičius), X4 (BVP to meto kainomis) bei X5 (minimalioji mėnesinė alga). • Statistikos dydžių apskaičiavimas Statistikos dydžius (vidurkį, dispersiją, kvadratinį nuokrypį) apskaičiuosiu lentelės pagalba. Eil. Nr. Pastatai (tūkst. Lt) Gyventojų skaičius (asm) Samdomieji statyboj (tūkst asm.) Leistų statyti butų skaičius (vnt.) BVP (mln, Lt) Minimalioji mėnesinė alga (Lt)   Y X1 X2 X3 X4 X5 1 387469 3462.5 81.2 989 12679.9 430 2 623022 3458.3 97.6 1959 14129.2 430 3 761137 3454.3 107 1514 14815.6 437 4 858520 3450.9 101.8 1678 15334.7 450 5 518713 3445.9 95.5 930 13524.3 450 6 723962 3440.6 111.5 1957 15478.4 483 7 853269 3436.1 111.8 3123 16365 500 8 980565 3431.6 106.5 2349 17330.1 500 9 640597 3425.3 112.2 1106 15057.7 500 10 815255 3419.1 106.6 3789 17736 500 11 958000 3413.1 121.4 2717 19145.6 550 12 1129176 3408.7 127.5 4114 20121.1 550 13 819305 3403.3 124 2922 17335.3 550 14 1111205 3397.6 129.4 3997 20250.7 550 15 1420982 3393 126.4 5373 22205.9 600 16 1663338 3390.1 133 4221 23000.9 600 17 1256095 3384.9 141.5 4097 20222.9 600 18 1632285 3379 140 4637 24384.8 600 19 1908786 3374.5 145.1 4552 26195.1 700 20 2043441 3371.2 166.3 5943 27335.9 700 21 1605357 3 366.4 145.7 4087 24461 800 22 1838973 3 361.1 143.7 4731 28604.2 800 Suma 24549452.00 68340.00 2675.70 70785.00 425714.30 12280.00 Vidurkis 1115884.18 3417.00 121.62 3217.50 19350.65 558.18 Dispersija 2.34431E+11 878.21 421.07 2220885.21 22232052.47 12123.11 Kvadratinis nuokrypis 484180.92 29.63 20.52 1490.26 4715.09 110.10 Vidurkis - duomenų vidurio (centro) matas. Jis apskaičiuojamas: 1. , ; 2. Microsoft Excel pagalba, įvedus formulę AVERAGE. Dispersija - reikšmė, parodanti duomenų sklaidą apie vidurkį. Ji apskaičiuojama: 1. ; 2. Microsoft Excel pagalba, įvedus formulę VAR. Kvadratinis nuokrypis – dažniausiai taikomas sklaidos matas, kuris ją charakterizuoja tokiais pat vienetais kaip ir matuojamas atsitiktinis dydis. Jis apskaičiuojamas: 1. ; 2. Microsoft Excel pagalba, įvedus formulę STDEV. • Koreliacijos koeficiento apskaičiavimas Koreliacijos koeficientas išreiškia ryšio stiprumą tarp dviejų reiškinių (požymių). Jis apskaičiuojamas: 1. ; 2. Microsoft Excel pagalba, įvedus formulę CORREL. X1 X2 X3 X4 X5 Koreliacijos koeficientas -0.8854222 0.919753 0.885827 0.978450137 0.8876189 Egzistuoja stiprus neigiamas ryšys tarp Y ir X1, bei stiprus teigiamas ryšys tarp Y ir X2,3,4,5. • Veiksnių, tarp kurių egzistuoja stochastinė priklausomybė, nustatymas Stochastinė priklausomybė - nevienareikšmė, atsitiktinumu paremta, kai kada ryškiai pasireiškianti, o kai kada – niekaip neatsiskleidžianti priklausomybė, kuri paprastai sieja ne tiesiogiai, o tarpiškai – per daugelį įvairiopai persipynusių ir dinamiškai besikeičiančių aplinkybių. Koreliacijos koeficientas apskaičiuotas iš atsitiktinės imties duomenų, todėl jo reikšmė irgi yra atsitiktinė, todėl įmanoma, kad koreliacijos koeficientas gali būti nepatikimas. Patikimumui patikrinti yra formuluojama statistinė hipotezė. ◦ Nulinė (pagrindinė) hipotezė teigia, kad koreliacijos koeficientas lygus nuliui, t.y. H0: r=0 ◦ Alternatyvioji hipotezė teigia, kad koreliacijos koeficientas nelygus nuliui, t.y. H1: r≠0 Koreliacijos koeficiento reikšmingumui patikrinti naudojama statistika t. 1. , kur r – apskaičiuota koreliacijos koeficiento reikšmė, n – išmatuotų reikšmių kiekis. Iš čia tlent yra: X1 X2 X3 X4 X5 tlent 8.51943506 10.4797067 8.5375122 21.19185088 8.6186213 2. tkr randamas Microsoft Excel funkcija – TINV. Jei atsitiktiniai dydžiai X ir Y yra nekoreliuoti, statistika t yra pasiskirsčiusi pagal Stjudento dėsnį su k=n-2 laisvės laipsniais, reikšmingumo lygmuo a=0,05, kur k=20 (šiuo atveju). tkr= 2.08596344. Kai tkr

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!