ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 13.03.2024
Просмотров: 4
Скачиваний: 0
Задача.
-
Решить поставленную задачу в ПП MS Excel (использовать инструменты надстройки «Анализ данных»: «Описательная статистика», «Корреляция», «Регрессия»).
-
Проанализировать полученное решение (записать уравнение регрессии, оценить его по критерию Фишера, коэффициенты регрессии оценить по критерию Стьюдента, записать выводы)
Имеющиеся факторы:
У – реализация крупного рогатого скота на убой в живом весе, центнеров,
Х1 – удельный вес крестьянских (фермерских) хозяйств в общем производстве скота и птицы на убой в живом весе, в % к хозяйствам всех категорий,
Х2 – поголовье крупного рогатого скота в хозяйствах всех категорий, голов,
Х3 – выращивание крупного рогатого скота, центнеров,
Х4 – удельный вес крестьянских (фермерских) хозяйств в общем поголовье крупного рогатого скота, в % к хозяйствам всех категорий.
Решение: Для начала заполним таблицу с исходными данными в листе MS Excel (Рисунок 1).
Рисунок 1 – Исходные данные
С помощью функции Анализ данных на вкладке Данные выбираем следующие команды:
Рисунок 2 – Описательная статистика
Входной интервал находится от столбца У до Х4 и описывает влияния исходных факторов на реализацию КРС. Устанавливаем уровень надежности и выходной интервал ( верхняя левая ячейка будущего диапазона). Таким образом, мы получаем следующее решение, представленное на рисунке 3.
Рисунок 3 – Результаты вычислений инструмента Итоговая статистика
Помимо основных показателей в верхней таблице, рассчитали коэффициент вариации путем деления Стандартного отклонения на Среднее. Если значение коэффициента вариации не превышает 33%, в нашем случае все коэффициенты получились от 10 до 15 %, а значит совокупность считается однородной.
Далее необходимо рассчитать коэффициенты корреляции. С помощью Анализа данных выбираем раздел Корреляция и получаем следующее решение:
Рисунок 4 – Построение матрицы парной корреляции
Коэффициент корреляции характеризует величину отражающую степень взаимосвязи двух переменных между собой. Он может варьировать в пределах от -1 (отрицательная корреляция) до +1 (положительная корреляция). Если коэффициент корреляции равен 0 то, это говорит об отсутствии корреляционных связей между переменными. Причем если коэффициент корреляции ближе к 1 (или -1) то говориться о сильной корреляции, а если ближе к 0, то о слабой.
Таким образом, данный коэффициент указывает на довольно высокую взаимосвязь всех факторов и их степень зависимости друг от друга, кроме последнего.
Далее необходимо провести регрессионный анализ. Регрессионный анализ очень тесно связан с корреляционным анализом. В корреляционном анализе исследуется направление и теснота связи между количественными переменными. В регрессионном анализе исследуется форма зависимости между количественными переменными.
Рисунок 5 – Построение и результаты применения инструмента Регрессия
Таким образом мы получили следующее уравнение регрессии:
У = 91,38Х1– 0,02Х2 – 0,01Х3 + 76,86Х4
Коэффициенты при Х показывают, что при увеличении удельного веса КФХ в общем производстве скота и птицы на убой в живом весе реализация крупного рогатого скота на убой в живом весе изменится на 91,38 ц.
При изменении поголовья крупного рогатого скота в хозяйствах всех категорий - на 1 голову, реализация КРС сократится на 0,02 ц.
При изменении выращивания КРС на 1 ц - реализация КРС сократится на 0,01 ц.
При изменении удельного веса крестьянских (фермерских) хозяйств в общем поголовье крупного рогатого скота на 1 %, реализация КРС увеличится на 76, 86 ц.
В дисперсионном анализе критерий Фишера позволяет оценивать значимость факторов и их взаимодействия. Для его оценки необходимо знать его табличное значение (норму).
F табл - это максимально возможное значение критерия под влиянием случайных факторов при данных степенях свободы и уровне значимости α, которая принимается равной 0,05 поскольку коэффициент надежности равен 95%. Это значение находится из таблицы значений этого критерия.
k1= m = 4
k2= (n – m -1) = 28 – 4-1= 23
Fтабл(4; 23) = 2,8
Поскольку фактическое значение F > F табл, то коэффициент детерминации статистически значим.
Так как вычисленное значение критерия Cтьюдента ( t-статистика) больше табличного (2,06) для 1 и 4 фактора, различия между выборкой и известной величиной признаются статистически значимыми. В свою очередь для 2 и 3 фактора мы получили отрицательные значения.
Полученный анализ при использовании свидетельствует о том, что на реализацию крупного рогатого скота на убой в живом весе влияют все четыре фактора, но основное влияние оказывают:
-
удельный вес крестьянских (фермерских) хозяйств в общем производстве скота и птицы на убой в живом весе
-
удельный вес крестьянских (фермерских) хозяйств в общем поголовье крупного рогатого скота.