2015-05-18
542
Статистические данные по всем переменным приведены в табл. 1. Из условия следует, что n=25, m= 3.
Для построения корреляционного анализа воспользуемся пакетом прикладных программ Microsoft Excel, функцией «Анализ данных».
Выполняем следующие действия:
• Данные для корреляционного анализа должны располагаться в смежных диапазонах ячеек.
• Выбрать команду «Сервис» → «Анализ данных».
• В диалоговом окне «Анализ данных» выбрать инструмент «Корреляция», а затем щелкнуть кнопку «ОК».
• В диалоговом окне «Корреляция» в поле «Входной интервал» необходимо ввести диапазон ячеек, содержащих исходные данные. Если введены и заголовки столбцов, то установить флажок «Метки в первой строке».
• Выбрать параметры вывода. В данном случае «Новый рабочий лист».
• «ОК»
Таблица 2
Результаты корреляционного анализа
| y | x1 | x2 | x3 | |
| y | ||||
| x1 | 0,874796 | |||
| x2 | 0,892779 | 0,932276 | ||
| x3 | -0,48126 | -0,51986 | -0,5293 |
Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции показывает, что зависимая переменная Y, т.е. индекс человеческого развития, имеет тесную связь с ВВП на душу населения по итогам 2009 г. (ryx1 = 0,875) и с фактическим конечным потреблением домашних хозяйств по паритету покупательной способности на душу населения (ryx2 = 0,893). С индексом потребительских цен зависимая переменная Y имеет слабую обратную связь (ryx3=-0,481). Между объясняющими факторами х1 и х2 наблюдается тесная взаимосвязь, что говорит о том, что они являются дублирующими, то есть мультиколлинеарными. Из них выберем тот, который оказывает наибольшее влияние на зависимую переменную у (фактор х2). Таким образом в модели остаются факторы х1 и х3.
|
|
|
