Koreliacinė regresinė analizė namų darbas


Finansų namų darbas. Koreliacinė regresinė analizė. Tyrimo tikslai. Koreliacinė analizė y su kiekvienu x1,. ,x. Atrinkti X1,. , Xm regresinei analizei atlikti. Porinė regresinė analizė Y su kiekvienu X1, X2, X3, X. Daugianarė koreliacinė regresinė analizė. Gautų rezultatų aprašymas. Pateikti tyrimo rezultatų taikymo pavyzdžius. Prognozavimas. Slenkančio vidurkio metodu. Prognozavimas eksponentiniu metodu. Gamybos planavimo uždavinys. Sudaryti ir išspręsti transporto uždavinį surasti pradinį sprendinį (m = 3, n = 4).


2. Atliksime koreliacinę analizę y su kiekvienu X1,...,Xm;

3. Atrinksime X1,...Xm (m ≥3) regresinei analizei atlikt;

4. Atliksime poreinę regresinę analizę y su kiekvienu X1,...,Xm ;

Standartinis nuokrypis – tai dydis parodantis, kiek vidutiniškai požymio reikšmės yra nutolusios nuo vidurkio. Ir apskaičiuojamas taip . X1, X2,X3 standartiniai nuokrypiai buvo paskaičiuoti ištraukus kvadratinę šaknį iš dispersijų,o X4,X5,X6 panaudojus STDEV funkciją, su STDEV funkcija buvo patikrinti ir X1, X2,X3 standartiniai nuokrypiai.

Noredamas įvertinti koreliacijos koeficientų reikšmingumą ir atrinkti x regresinei analizei atlikti, apskaičiavau t statistines reikšmes pagal formulę:

Jei palyginus gaunasi, kad tsttkritinė, tai koreliacijos koef.reikšmingas ir stochastinis ryšys tarp Y ir egzistuoja. Tokie kintamieji tinka regresinei analizei.Skaičiavimuose matosi, kad: visi X1 iki X6, daugiau už tkritinėt=2,1009, todėl šie koreliacijos koeficientai yra reikšmingi, tai parenkam bet kokius 4 tolimesniai analizei.Pasirinkime X1, X2, X3, X4.

D = 0.9261, tai reiškia, kad regresijos kreivė paaiškina 92.61 % Y išsibarstymą apie savo vidurkį.

Kaip matome iš aukščiau pateiktų lenteles Flent>Fstat, Išvados apie regresijos lygties adekvatumą realiai padėčiai padaryti negalime ir tokią lygtį iš tolimesnio nagrinėjimo reikia eliminuoti; ji netinkama praktiniams skaičiavimams, nes duoda perdidelę paklaidą. Koeficientas R = 0,8003 parodo, kad ryšys tarp Y ir X1, X2, X3, X4 yra stiprus. Paskaičiavus gauname D = 0,6405, tai reiškia, kad regresijos kreivė paaiškina 64.05 % y išsibarstymą apie savo vidurkį.

Toliau GROWTH ir TREND funkcijų pagalba prognozuosim Y reikšmę, pasirinkus norimas X1, X2, X3 ir X4 reikšmes.

Atlikus koreliacinę regresinę, porinę regresinę bei daugianarę koreliacinę regresinę analizes, gautus rezultatus galime pritaikyti ir praktikoje. Galime nustatyti, kaip Y (vidutinis degalų suvartojimas litrais/100 km.) įtakoja tokie veiksniai kaip:– variklio cilindrų skaičius; variklio vožtuvų skaičius; variklio darbinis tūris (litrais); degalai (benzinas-1, dyzelinas-2, dujos-3); automobilio masė (tonomis); automobilio naudojimo metai (amžius).Atlikus visus skaičiavimus galesime pasirinkti geriausia automobilio varianta tinkanti kiekvieno iš mūsų gyvenimo stiliui.

Mūsų galimų sprendinių sritis yra keturkampis ABCD. Taškas C labiausiai nutolęs nuo tiklso funkcijos tiesės (reiktu imti lygiafrečią tiesę, kad geriau būtų matyti). Šis taškas yra 2 tiesiu susikirtimo taške: tiesės 0,13x1+0,25x2=10 ir tiesės 03x1+0,2x2=15. Taigi galima nesunkiai matyti:

  • Finansai Namų darbai
  • 2015 m.
  • Lietuvių
  • 34 puslapiai (3754 žodžiai)
  • Universitetas
  • Finansų namų darbai
  • Microsoft Word 254 KB
  • Koreliacinė regresinė analizė namų darbas
    10 - 3 balsai (-ų)
Koreliacinė regresinė analizė namų darbas. (2015 m. Spalio 15 d.). http://www.mokslobaze.lt/koreliacine-regresine-analize-namu-darbas.html Peržiūrėta 2016 m. Gruodžio 04 d. 01:58