10. 237 154 106

11. 160 115 88

12. 75 98 46 Рисунок 1 — Данные

Решение:

^{1 .} Построим линейное уравнение множественной регрессии и поясним экономический смысл его параметров.

Линейное уравнение множественной регрессииу от х! х› имеет вид:

У=Бо+Ь _их! 6х2

Определим коэффициенты уравнения регрессии Представлены результаты расчетов:

ВЫВОД ИТОГОВ

.Регрессионная статистика

Множественный ® 0,869305993 квадрат 0,75569291.

Нормированный В-= 0,701402445

Стандартная ошибк: 32,65658398

Наблюдения 12

`Дисперсионный анализ

а 55 ^{м5 Е} `очимость ^Е

регрессия 2 29688,54437 _14844,42219 13,91944086 0_/00т76т Остаток _, э. 3598,072295 1066,452477

Итого п 39286,91667

коэффициентьтандартная ошибю #-статистика _Р-Значение ижние 95®рхние 95%жние 95,брхние 954

^У- пересечение -24,02304355 2805754959. -0,856206048 0,414098165 -87,4936 39,44754 -87,4936 33,4754

^{Переменнаях1} 0,382903574. 0,253317751 1,51155445 0,164934882 -0,19014 0,955948 -0,19014 0,955948

Переменнаях2 1,677398105 0,421525183 ₃,379354427____0,003208928 0,723842 2,630954 0,723842 2,530954

^{Рисунок} 2 ^— Результаты расчетов

20

Уравнение регрессии:

У= - 24,023 + 0,383 Х1 + 1,677 Х2

2. Определим стандартизованные коэффициенты регрессии.

Проведем корреляционный анализ данных Представлены результаты расчетов:

_ Валовый доход основных фондов(Х1 оборотных средств(Х2}

Валовый доходза гс № основных фондов(Х: 0,570824889 ¹ оборотных средств( 0,332869479 0,413056357 1 ]

Рисунок 3

Для оценки В ^— коэффициентов применим МНК. При этом система нормальных _{уравнений}будет иметь вид:

Тхлу= ВуГхо* 3+...Нлхш* Вт

Тх2уГх2х1* В+ В+. . мы Во

Гхшу=Рхшхи* 2+Гхшх2* [32+...+ В

Для наших данных (берем из матрицы парных коэффициентов корреляции):

0, 571= В1+0,413 В>

0,833= 0,413 В. В

Искомое уравнение в стандартизованном масштабе {= В+ 8565

в „== Тухл^— т,т.—— Тухз'Тилха — 0,571 1-т-— 0,8330,4132* 0,413 — 6873 Расчет В коэффициентов можно выполнить и по формулам:

Ту? Ту^"Таха _₌ 0,833 0,571 * 0,413 __{= 0,72}

В» _{_}

х1х2 04132

Стандартизированная ^форма уравнения регрессии имеет вид:

$ = 0,273 х+0,72х›

3. Определим парные и частные коэффициенты корреляции, а также множественный коэффициент корреляции, сделать вывод.

Коэффициент^— множественнойЕкорреляции можно определить через

матрицыпарных коэффициентов корреляции:

Ат

где

Дт определитель матрицыпарных коэффициентов корреляции; Дт11 ^— определитель матрицы межфакторной корреляции.

^{Ат 1} 0,571 0,833 -

0,571 ₁ 0,413 0,203.

0,833 0,413 1

Дт11 1 0,413

0,413 1 0,829

Коэффициент множественной корреляции

³

= 0,8693

Связь между признаком У и факторамиХ, низкая.

Расчет коэффициента корреляции выполним, используя известные значения линейных коэффициентов парной корреляции и ^— коэффициентов.

в

Увы = ужаВуха + Тух2Вух2

В = \/0,571. 0,273 0,833 ^- 0,72 = \/0,756 = 0,869

Коэффициент детерминации

В?= 0,756

22

Частные ^{коэффициенты} корреляции.

* детерминации— и общегоХ2Гх1х2—_ре— ЕЁа₂— критерияНо_——=_" в)—о—₂ Фишера._—^— ”——* ₂ с _: = —

Гухл 0,571 0,833 ^0,413

= _0,45 Х2 `/(1 - 0,8332)(1 0,4132)

Теснота связи не сильная

^гЗН 0,833 0,571 0,413 _{= 0,799}

(1 - 0,5712)(1 0,4132)

Теснота связи сильная

Гх1х2= - Тх1у'х2у \/(1-0,413= 0,5712)- 0,571*0,833- (1 = 0,8337) = у [а г2. _

— 0,137

Теснота связи низкая. Межфакторная связь слабая.

4. Дать оценку полученного уравнения на основе коэффициента

Теснота связи результативного признака факторными определяется величиной коэффициента линейной множественной корреляции и детерминации, _{который могут} быть исчисленына основе матрицы парных

коэффициентов корреляции:

_В? _ Туж Виа 27ТухлТух2Тх1х2

₁ Пил

_{_} 0,5712 + 0,833? 2. 0,571 0,833 0,413 _{= 0,7556}

1 0,4132

Проверка гипотезы статистической значимости уравнения регрессии и показателя теснотысвязи (В? = 0) производится по ^{Е —} критерию Фишера сравнением Ефакт ^© Еуабл.

23

Для удобства чтения данныхо размере файла установим формат отображения данных «С разделителями разрядов». Р

Ти? даннных: ^| Чвисл г ое.

Зрорваат: ела унь

5. 000 Основной

<рнорим Деччежныйй

Евро

<Фыксьир ованнныйй

] процентный

Экспоненциальный |

Рисунок 4 ^— Формат данных

Сохраняем таблицу нажав на кнопку «Сохранить» в верхнем левом углу окна. В поле «Имя таблицы»указываем «Продукты».

Аналогичным образом создается таблица «Заказчики», используя команду «Таблицы» ленты «Создание».

ние данныеииРабота с базами данных=

Списки = Мастер Конструктор Форма Кс

ЭпагеРоии ” запросов запросов |

Создание новой пустой таблицы, Поля можно определить непосредственно в новой таблице либооткрыв ее в режиме конструктора.

ЕЕ _{Таблица?} ||

Я т.=.....-

Рисунок 5 ^— Создание новой таблицы

Д ля учета системы электронных платежей потребуются поля «Индекс кошелька» с текстовым типом данных, «№ кошелька» с числовым типом данных и «Дата регистрации»с типом данных «Дата/Время».

26

} Дата и время я ыы Имя и подпись Ё ^Тип данных Текстовый

^| Логический |=) Значение по умолчанию Формат форматирование

| Другие поля * =₌+ Размер поля 255 _{подстановку}Изменить выражениеИзыенить поляПараметрыМЕМО ^Миюм им

атир:

Рисунок 6 ^— Дополнение таблицы

Дата и время ^‘ (ФА имя и подпись Ё ^Тип данных Числовой

Логический ПА значение по умолчанию Формат:

Удалить Изменить Изменить Параметры

Другие поля ` -а„: Размер поля = подстановку выражение поля МЕМО * Чуш юз

| оорматирование

Рисунок 7

ъ Дата и время я |--ывПн Имя и подпись не Ё вы р} Тип данных8% тДата/время*,0„00 ,00 я й Логический Значение по умолчанию Формат: ‘Полный формат *”

г -“} подстановкуИзменить выражение_. Изменить поляПараметры | Еыы 00 +0 МЕМО

_ Свойства Форматирование

Рисунок 8

Создание форм

Для удобства ввода информации в таблицы применяются формы. В версии Ассезз 2007 ^— 2010 можно воспользоваться заготовками форм,

р асположенной на ленте «Создание». Первая заготовка используется для создания формы, в которую можно будет ввести информацию только по одной строке соответствующей ^{таблицы}за один раз.

27