По данным из приложения 1 согласно варианту (см. таблицу 1) выполнить корреляционно-регрессионный анализ (Расчеты выполнить с помощью надстройки «Регрессия» пакета Microsoft Excel (Файл – параметры - надстройки

		Экономика
		Решение задачи
		18 февраля 2021
		Выполнен, номер заказа №17357
		Прошла проверку преподавателем МГУ
		245 руб.

По данным из приложения 1 согласно варианту (см. таблицу 1) выполнить корреляционно-регрессионный анализ (Расчеты выполнить с помощью надстройки «Регрессия» пакета Microsoft Excel (Файл – параметры - надстройки – анализ данных – регрессия), сделать обоснованные выводы о взаимосвязи показателей.

Решение: Вари ант Ряд 1 Ряд 2 признак номера признак номера 17 Тарифный разряд 5-59 % выполнения норм 5-59 Исходные данные: № п/п Тарифный разряд % выполнения норм  Проведем регрессионный анализ. С помощь. инструмента «Регрессия» оценим взаимосвязь переменных Результаты регрессионного анализа:

ВЫВОД ИТОГОВ Регрессионная статистика Множественный R 0,352 R-квадрат 0,124 Нормированный R-квадрат 0,108 Стандартная ошибка 32,723 Наблюдения 55 Дисперсионный анализ  Остаток 53 56752,8 1070,8 Итого 54 64793,7 Коэффициенты Стандартная ошибка tстатистика PЗначение Нижние 95% Верхние 95% Y-пересечение По результатам анализа можно сделать вывод, что зависимость между тарифным коэффициентом и процентом выполнения норм описывается уравнением: тарифный коэффициент у- процент выполнения норм. При этом выполнение норм на 51,048% не зависит от тарифного разряда. При увеличение тарифного разряда на 1 в среднем процент выполнения норм увеличивается на 20,292% Коэффициент корреляции составляет 0,352, значит связь между показателями - слабая прямая. Этот вывод можно сделать из диаграммы рассеяния: Как видно из графика, разброс данных велик, что указывает на слабую связь между признаками. Коэффициент детерминации 0,124, т.е. только 12,4% вариации результативного признака обусловлено изменением тарифного разряда, а 87,6% действием других факторов. F статистика равна 7,509, при этом значимость F равна 0,008, следовательно объем данных достаточный для проведения анализа, а уравнение в целом значимое. Р-значение для коэффициент регрессии составляет 0,008, следовательно коэффициент значим (с вероятностью 0,8% он равен 0, т.е. значимо отличается от 0). С вероятностью 0,95 коэффициент регрессии принадлежит интервалу (5,439 35,145), т.е. среднее значение роста выполнения норм при увеличении разряда на 1 может составлять от 5,439 до 35,145. В целом низкое значение коэффициента корреляции и детерминации указывает на низкое качество полученного уравнения. Данное уравнение для прогнозирования использовать нельзя ввиду слабой связи между признаками.