Kiekybiniai sprendimų metodai

Koreliacinė regresinė analizė – tai ryšių tarp kintamųjų priklausomybė. Koreliacinė regresinė analizė naudojama sudėtingiems ekonominiams ir fiziniams reiškiniams tirti.
1.1 Tyrimo tikslo aprašymas
Savo darbui aš iškėliau tokius tikslus:
• nustatyti, ar egzistuoja ryšys tarp nagrinėjamų veiksnių, išreikštų kiekybiniais rodikliais;
• atlikti prognozę slenkančio vidurkioir eksponentinio išlyginimo metodais, apskaičiuoti vidutines kvadratines pakraipas;
• sudaryti ir ištirti gamybos planavimo uždavinį;
• sudaryti ir išspręsti transporto uždavinį.
Lentelėje pateikiami duomenys, kurie bus reikalingi analizei atlikti:
Nr.
Y
X1
X2
X3
X4
X5
X6
1
1000
3
250
1235
856
896
1203
2
2582
7
384
1922
2025
2569
4496
3
229
1
783
463
344
359
559
4
852
3
2483
733
975
801
1698
5
444
2
1110
531
231
257
947
6
2651
8
383
1533
3475
851
5678
7
2362
7
577
1483
3025
245
5619
8
8535
10
384
3922
10229
589
1748
9
5955
13
783
2689
6523
820
1196
10
2562
8
3381
1348
3020
255
5196
11
890
3
383
765
975
255
1617
12
5977
15
9990
2833
6523
456
1196
13
5855
16
671
3587
6985
456
1121
14
8968
17
381
5212
9875
513
1785
15
580
2
990
583
673
478
1098
16
562
2
1110
531
689
458
1055
17
738
3
177
698
896
569
1454
18
249
1
981
483
344
125
565
19
980
4
2714
822
896
359
1895
20
4532
14
1000
6544
6985
3000
1252
21
251
1
779
491
344
125
558
22
651
2
8879
633
764
658
1254
23
8535
17
360
6205
1000
930
1781
24
747
3
581
683
859
125
1580
25
314
1
977
508
419
354
694
26
868
3
248
692
987
401
1754
27
449
2
1076
566
569
125
1996
28
356
2
1023
999
235
241
1568
Suma:
68674
170
42838
48694
70721
17270
52563
Vidurkis:
2452,642857
6,071428571
1529,928571
1739,071429
2525,75
616,7857143
1877,25
Dispersija:
7740740,444
29,1377551
5378483,423
3060715,352
8931329,045
421261,0255
2083161,116
1.2 Koreliacinė analizė Y su kiekvienu X1,…,X5
Naudojami yra šie duomenys:
( 1 lentelė dalis)
Nr.
Y2
YX1
YX2
YX3
YX4
YX5
1
1000000
3000
250000
1235000
856000
896000
2
6666724
18074
991488
4962604
5228550
6633158
3
52441
229
179307
106027
78776
82211
4
725904
2556
2115516
624516
830700
682452
5
197136
888
492840
235764
102564
114108
6
7027801
21208
1015333
4063983
9212225
2256001
7
5579044
16534
1362874
3502846
7145050
578690
8
72846225
85350
3277440
33474270
87304515
5027115
9
35462025
77415
4662765
16012995
38844465
4883100
10
6563844
20496
8662122
3453576
7737240
653310
11
792100
2670
340870
680850
867750
226950
12
35724529
89655
59710230
16932841
38987971
2725512
13
34281025
93680
3928705
21001885
40897175
2669880
14
80425024
152456
3416808
46741216
88559000
4600584
15
336400
1160
574200
338140
390340
277240
16
315844
1124
623820
298422
387218
257396
17
544644
2214
130626
515124
661248
419922
18
62001
249
244269
120267
85656
31125
19
960400
3920
2659720
805560
878080
351820
20
20539024
63448
4532000
29657408
31656020
13596000
21
63001
251
195529
123241
86344
31375
22
423801
1302
5780229
412083
497364
428358
23
72846225
145095
3072600
52959675
8535000
7937550
24
558009
2241
434007
510201
641673
93375
25
98596
314
306778
159512
131566
111156
26
753424
2604
215264
600656
856716
348068
27
201601
898
483124
254134
255481
56125
28
126736
712
364188
355644
83660
85796
Suma:
385173528
809743
110022652
240138440
371798347
56054377
Vidurkis:
13756197,4
28919,39286
3929380,43
8576372,9
13278512
2001942
( 2 lentelės dalis)
YX6
X12
X22
X32
X42
X52
X62
1203000
9
62500
1525225
732736
802816
1447209
11608672
49
147456
3694084
4100625
6599761
20214016
128011
1
613089
214369
118336
128881
312481
1446696
9
6165289
537289
950625
641601
2883204
420468
4
1232100
281961
53361
66049
896809
15052378
64
146689
2350089
12075625
724201
32239684
13272078
49
332929
2199289
9150625
60025
31573161
14919180
100
147456
15382084
104632441
346921
3055504
7122180
169
613089
7230721
42549529
672400
1430416
13312152
64
11431161
1817104
9120400
65025
26998416
1439130
9
146689
585225
950625
65025
2614689
7148492
225
99800100
8025889
42549529
207936
1430416
6563455
256
450241
12866569
48790225
207936
1256641
16007880
289
145161
27164944
97515625
263169
3186225
636840
4
980100
339889
452929
228484
1205604
592910
4
1232100
281961
474721
209764
1113025
1073052
9
31329
487204
802816
323761
2114116
140685
1
962361
233289
118336
15625
319225
1857100
16
7365796
675684
802816
128881
3591025
5674064
196
1000000
42823936
48790225
9000000
1567504
140058
1
606841
241081
118336
15625
311364
816354
4
78836641
400689
583696
432964
1572516
15200835
289
129600
38502025
1000000
864900
3171961
1180260
9
337561
466489
737881
15625
2496400
217916
1
954529
258064
175561
125316
481636
1522472
9
61504
478864
974169
160801
3076516
896204
4
1157776
320356
323761
15625
3984016
558208
4
1046529
998001
55225
58081
2458624
140150730
1848
216136616
170382374
428700779
22447198
157002403
5005383,2
66
7719164,9
6085084,8
15310742,1
801685,6
5607228,7
Vidurkiui apkaičiuoti naudojau šią formulę:
; ;
bei Microsoft Excel programoje naudojau statistinę funkciją AVERAGE vidurkiui apskaičiuoti.
Kvadratų vidurkį galime apskaičiuoti naudodami šią formulę:
;
Vidutinis kvadratinis nuokrypis bus lygus:
o Microsoft Excel skaičiuoklėje jam apskaičiuoti naudosime STDEV funkciją.
Dispersija skaičiuojama naudojantis formulėmis:
arba
o panaudodami statistinę funkciją VAR, skaičiuosime dispersiją pagal kitokią formulę ir dėl to jis gali šiek tiek skirtis:
Kadangi mes turime statistinių duomenų lentelę, koreliacijos koeficientą (r) mums bus patogiau skaičiuoti pagal formulę, kurioje dalyvauja ne konkrečių veiksnių reikšmės, o jų sumos:
Gavome tokius koreliacijos koeficientus:
X1
X2
X3
X4
X5
X6
0,934086727
0,027433527
0,885687492
0,851949612
0,270899359
0,099899727
Patikrinsime su CORREL funkcija:
0,934086727
0,027433527
0,885687492
0,851949612
0,270899359
0,099899727
Kaip matome, patikrinę apskaičiuotus koreliacijos koeficientus, mes gavome vienodas reikšmes, kas reiškia, kad pradinis skaičiavimas buvo atliktas teisingai.
1.3 Atrinkti X1,X2,…,Xm (m >=3) regresinei analizei atlikti
Sprendimą dėl koreliacijos koeficiento dydžio reikšmingumo priimsime apskaičiavę imties statistiką t ir palyginę jį su tlent .Statistinį t apskaičiuosime pagal formulę:
X1
X2
X3
X4
X5
X6
13,33980446
0,139936759
9,727146327
8,296238441
1,434978294
0,511951691
tlent rasime statistinės funkcijos TINV(α; n-2) pagalba:
Tlentelinis
2,055529418
šiuo atveju skliauteliuose vietoj tikimybėsα įrašiau 0,05, o laisvės laipsnis k = n-2. Mano užduotyje n = 28 (kadangi mano lentelėje yra iš viso 28 reikšmės), tai k=28 – 2 =26.
Kada t > tlent koreliacijos koeficientas yra reikšmingas.
1) 13,33980446 >2,055529418;
2) 0,1399367592,055529418;
4) 8,296238441>2,055529418;
5) 1,434978294 t stat
t2 > t stat
Kadangi abu apskaičiuoti t lenteliniai yra kelis šimtus kartų didesni už t statistinį, galima teigti, kad daugianarės regresijos lygties koeficientai yra reikšmingi.
1.6 Gautų rezultatų aprašymas
Atlikau koreliacinę regresinę analizę, kurios rezultatas- nustatyta priklausomybė tarp Y ir X1,X3,X4. O šie X yra didesni už...

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!