Регресійний аналіз даних

Варіант 7

Хід роботи:

Вводимо вхідні дані до листа Excel. Для цього створюємо таблицю, яку називаємо «Вхідні дані для проведення регресійного аналізу», і заносимо до неї значення вхідних даних, обраних згідно отриманого варанта.

Таблиця 1

Вхідні дані для проведення регресійного аналізу

Рік

Прибуток від експортних операцій, млн.грн.

Використання комплектуючих вироблених з інших підприємств, тис.од.

Обсяги освоєння потенційних ринків, млн.грн.

Обсяг лізингових операцій, тис.грн.

Збитки від невиправданих ризиків, тис.грн.

Доходи від інших операцій, млн.грн.

Витрати сировини, т.

1995

8019

549

17552

12546

920

86137

12599

1996

7395

528

17101

11350

916

86994

12819

1997

7423

535

16976

10873

909

87979

12461

1998

7902

533

16783

10628

910

88897

12165

1999

9224

571

12933

10371

908

89051

12017

2000

8352

578

13124

10531

910

89620

12083

2001

9047

594

13102

10670

911

89269

12282

2002

9111

615

13342

11315

904

87278

12028

2003

9376

626

14213

11821

902

86987

11687

2004

9508

634

14356

11975

890

83535

11539

Обираємо пункт меню Сервис строки меню пакету Microsoft Excel і натискаємо Анализ данных.

У діалоговому вікні Анализ данных обираємо інструмент Регрессия. Перед нами відкривається діалогове вікно інструменту Регрессия, де ми заповнюємо необхідні інтервали: у поле Входной интервал У вводимо інтервал залежних змінних (у нашому випадку це показник Прибуток від експортних операцій, він знаходиться у першій колонці таблиці «Вхідні дані для проведення регресійного аналізу»; у поле Входной интервал Х вставляємо значення інтервалу однієї з незалежних змінних (таку процедуру проводитимемо далі для кожної з незалежних змінних по черзі). Далі у цьому ж діалоговому вікні ставимо мітки у полях Оглавление, Остатки, Стандартные остатки. У поле Выходной интервал заносимо значення клітинки, розміщеної на кілька рядків нижче попереднього запису використовуваного листа.

ВЫВОД ИТОГОВ

Регрессионная статистика

Множественный R

0.917421086

R-квадрат

0.841661449

Нормированный R-квадрат

0.821869131

Стандартная ошибка

343.4339286

Наблюдения

Дисперсионный анализ

Значимость F

Регрессия

5015649.194

42.52465096

0.000183973

Остаток

943574.9064

117946.8633

Итого

5959224.1

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Нижние 95%

Верхние 95%

Нижние 95,0%

Верхние 95,0%

Y-пересечение

-2257.311977

1658.651859

-1.36093175

0.210631967

-6082.17002

1567.546066

-6082.17002

1567.546066

Використання комплектуючих вироблених з інших підприємств, тис.од.

18.72811379

2.871928746

6.521092773

0.000183973

12.10543423

25.35079335

12.10543423

25.35079335

ВЫВОД ОСТАТКА

Наблюдение

Предсказанное Прибуток від експортних операцій, млн.грн.

Остатки

Стандартные остатки

7631.132104

-236.132104

-0.729269583

7724.772673

177.2273271

0.547348272

7762.2289

-339.2289005

-1.047673377

8024.422494

-5.422493549

-0.016746811

8436.440997

787.5590031

2.432294535

8567.537793

-215.5377934

-0.665666185

8867.187614

179.8123859

0.555331958

9260.478004

-149.4780037

-0.461647356

9466.487255

-90.48725533

-0.27946053

9616.312166

-108.3121656

-0.334510922

Показник, що аналізується, є значущим для майбутньої моделі, оскільки, аналізуючи отримане значення індексу кореляції, бачимо, що між факторами

існує прямий зв'язок і що індекс кореляції Rквадрат=0.841661449, що більше від 0.7. Отже варіація залежної змінної в основному обумовлена впливом факторів, тому одержана регресійна модель може бути використана для прогнозу.

2. ВЫВОД ИТОГОВ

Регрессионная статистика

Множественный R

0.806235138

R-квадрат

0.650015098

Нормированный R-квадрат

0.606266985

Стандартная ошибка

510.5926049

Наблюдения

Дисперсионный анализ

Значимость F

Регрессия

3873585.635

14.85812886

0.004845674

Остаток

2085638.465

260704.8082

Итого

5959224.1

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Нижние 95%

Верхние 95%

Нижние 95,0%

Верхние 95,0%

Y-пересечение

13644.6444

1335.20524

10.21913635

7.2182E-06

10565.6556

16723.6332

10565.6556

16723.6332

Обсяги освоєння потенційних ринків, млн.грн.

-0.341776562

0.088666633

-3.854624348

0.004845674

-0.546242183

-0.13731094

-0.546242183

-0.13731094

ВЫВОД ОСТАТКА

Наблюдение

Предсказанное Прибуток від експортних операцій, млн.грн.

Остатки

Стандартные остатки

7645.782189

373.2178113

0.775289857

7799.923418

-404.923418

-0.841152296

7842.645488

-419.6454882

-0.87173463

7908.608365

-6.608364639

-0.013727636

9224.448127

-0.448127087

-0.0009309

9159.168804

-807.1688038

-1.676741484

9166.687888

-119.6878882

-0.248629093

9084.661513

26.33848664

0.054713256

8786.974128

589.0258719

1.223590543

8738.10008

769.8999202

1.599322383

Користуючись отриманою таблицею "Регрессионная статистика", бачимо, що індекс кореляції Rквадрат є незначним і дорівнює0.650015098,тобто менше ніж 0.7. Це свідчить про низький рівень значущості аналізованого показника для моделювання, тобто при побудові майбутньої моделі цей показник не гратиме визначальної ролі.

3. ВЫВОД ИТОГОВ

Регрессионная статистика

Множественный R

0.091350063

R-квадрат

0.008344834

Нормированный R-квадрат

-0.115612062

Стандартная ошибка

859.4689758

Наблюдения

Дисперсионный анализ

Значимость F

Регрессия

49728.73647

0.067320451

0.801830937

Остаток

5909495.364

738686.9204

Итого

5959224.1

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Нижние 95%

Верхние 95%

Нижние 95,0%

Верхние 95,0%

Y-пересечение

7380.71797

4459.741682

1.654965353

0.136526793

-2903.464783

17664.90072

-2903.464783

17664.90072

Обсяг лізингових операцій, тис.грн.

0.103049789

0.397167403

0.259461848

0.801830937

-0.812819885

1.018919462

-0.812819885

1.018919462

ВЫВОД ОСТАТКА

Наблюдение

Предсказанное Прибуток від експортних операцій, млн.грн.

Остатки

Стандартные остатки

8673.580617

-654.5806171

-0.807809949

8550.33307

-1155.33307

-1.425782439

8501.178321

-1078.178321

-1.330566705

8475.931123

-573.9311226

-0.708281393

8449.447327

774.552673

0.955865999

8465.935293

-113.9352931

-0.140606154

8480.259214

566.7407863

0.699407886

8546.726327

564.2736726

0.696363251

8598.86952

777.1304796

0.959047239

8614.739188

893.2608122

1.102362264

Зважаючи на надзвичайно низький індекс кореляції (0.008344834), показник, що аналізується, має надзвичайно низький рівень значущості для побудови майбутньої моделі.

4. ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный R	0.690938449
R-квадрат	0.477395941
Нормированный R-квадрат	0.412070433
Стандартная ошибка	623.9305555
Наблюдения	10

Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	1	2844909.395	2844909.395	7.307956106	0.026935078
Остаток	8	3114314.705	389289.3381
Итого	9	5959224.1

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	70955.42093	23090.83896	3.072881893	0.015280964	17707.85084	124202.991	17707.85084	124202.991
Збитки від невиправданих ризиків, тис.грн.	-68.74418605	25.42951101	-2.70332316	0.026935078	-127.3847435	-10.1036286	-127.3847435	-10.10362856

ВЫВОД ОСТАТКА
Наблюдение	Предсказанное Прибуток від експортних операцій, млн.грн.	Остатки	Стандартные остатки
1	7710.769767	308.2302326	0.523980639
2	7985.746512	-590.7465116	-1.004248455
3	8466.955814	-1043.955814	-1.774688454
4	8398.211628	-496.2116279	-0.843542452
5	8535.7	688.3	1.170085981
6	8398.211628	-46.21162791	-0.078558155
7	8329.467442	717.5325581	1.21978031
8	8810.676744	300.3232558	0.510539055
9	8948.165116	427.8348837	0.727304373
10	9773.095349	-265.0953488	-0.450652842

Показник, що аналізується, є незначущим для майбутньої моделі, оскільки індекс кореляції рівний 0.477395941, що є достітньо низьким значенням.

5. ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный R	0.220880378
R-квадрат	0.048788142
Нормированный R-квадрат	-0.070113341
Стандартная ошибка	841.7604047
Наблюдения	10

Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	1	290739.4689	290739.4689	0.410324082	0.539715382
Остаток	8	5668484.631	708560.5789
Итого	9	5959224.1

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	17113.86377	13394.19477	1.277707549	0.23718003	-13773.20472	48000.93227	-13773.20472	48000.93227
Доходи від інших операцій, млн.грн.	-0.097952534	0.152915733	-0.640565439	0.539715382	-0.450576847	0.254671779	-0.450576847	0.254671779
ВЫВОД ОСТАТКА
Наблюдение	Предсказанное Прибуток від експортних операцій, млн.грн.	Остатки	Стандартные остатки
1	8676.526358	-657.526358	-0.828516067
2	8592.581036	-1197.581036	-1.509011948
3	8496.097791	-1073.097791	-1.352156838
4	8406.177364	-504.1773644	-0.635288672
5	8391.092674	832.9073258	1.04950485
6	8335.357682	16.64231761	0.020970152
7	8369.739022	677.2609782	0.853382675
8	8564.762517	546.2374832	0.688286524
9	8593.266704	782.7332958	0.986283065
10	8931.398851	576.6011487	0.72654626

Користуючись отриманою таблицею "Регрессионная статистика", бачимо, що індекс кореляції Rквадрат є незначним і дорівнює 0.048788142, тобто менше ніж 0.7. Це свідчить про низький рівень значущості аналізованого показника для моделювання, тобто при побудові майбутньої моделі цей показник не гратиме визначальної ролі.

6. ВЫВОД ИТОГОВ

Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:

ВЫПИСКА, ХРАНЕНИЕ И ПРИМЕНЕНИЕ ЛЕКАРСТВЕННЫХ СРЕДСТВ

Методы воспитания

Туристские маршруты и их типы

Планировочная структура города

Основные черты сходства и различия культуры Древней Греции и Древнего Рима

Основные формы безналичных расчётов в РФ

Самый сильный аргумент, почему эволюция человека не могла быть