зертханалық жұмыс. Корреляционды-регрессионды талдау

Корреляциондық талдаудың келесі кезеңдерін шығарады:

1. 
   Белгілер арасындағы өзара байланысының бар болуын шығару;
   
2. 
   Байланыс формасын анықтау;
   
3. 
   Байланыс түрін және тығыздығын анықтау.
   

Жұптық регрессия деп Х және У айнымалыларының байланыс теңдеуін атайды. y f (x), мұнда У – нәтижелік фактор, Х - әсер етуші фактор.

Сызықты регрессия: y a b*x ,мұнда  - модельде қарастырылмаған факторлар.

Сызықты емес регрессия екі класска бөлінеді: а) модельде қарастырылатын әсер етуші факторлар бойынша сызықты емес регрессия; б) бағаланатын параметрлер бойынша сызықты емес регрессия.

Параметрлерді кіші квадраттар әдісі (ККӘ) бойынша бағалайды.

Айнымалылар арасында өзара байланысын көрсетудің ең қарапайым тәсілі – таратылу диаграммасын салу – корреляция өрісі деп аталады.

Корреляция коэффициентінің мәнінің модулі жоғары болған сайын, белгілер арасындағы байланыс күшті болады. Егер корреляция коэффициенті 0,7 –ден жоғары болса – байланыс тығыздығы күшті, 0,7 мен 0,5 аралығында - орташа, 0,5-ден төмен болса - әлсіз.

Екі бірдей өнім шығаратын 15 кәсіпорын бойынша екі айнымалының мәні белгілі: х - өнім шығару, мың бірлік; У - өндіріс шығындары, млн. тенге.

1. 
   Корреляция өрісін, байланыс нысаны бойынша гипотезаны құрастыру;
   
2. 
   Жұптық сызықтық регрессия теңдеуін құрастыру;
   
3. 
   Байланыс тығыздығын корреляция коэффициенті (индексі) көмегімен бағалау;
   
4. 
   Модельдің сапасын детерминация коэффициенті және аппроксимацияның орташа қатесі көмегімен бағалау;
   
5. 
   Икемділіктің орташа коэффициенті көмегімен фактордың нәтижемен байланыс күшін салыстырмалы түрде бағалау;
   
6. 
   Фишер F-критерийі көмегімен регрессионды модельдің нәтижелердің статистикалық сенімділігін бағалау.
   

1.Ms Excel іске қосындар, берілген мәліметерді 1.9 суретте көрсеткендей енгізіндер:

Сурет 1.9 – Ізделінді деректер