- •Размещено на http://www.Allbest.Ru/
- •1. Регрессионный анализ
- •2. Пакет Анализ данных Microsoft Excel
- •3. Пример регрессионного анализа данных
- •1) Построим уравнения линейной регрессии. Последовательно увеличивая число факторных переменных от одной до пяти.
- •2) Определим качество уравнений регрессии
- •3) Проверим существенность связи (значимость r-квадрат)
- •4) Проверим значимость каждого коэффициента в уравнении регрессии
- •5) Построим графики остатков для полученных регрессий
- •Корреляционный статистический регрессионный анализ
- •Размещено на Allbest.Ru
Корреляционный статистический регрессионный анализ
Наиболее сложным этапом, завершающим регрессионный анализ, является интерпретация полученных результатов.
Интерпретация моделей регрессии осуществляется методами той отрасли знаний, к которой относятся исследуемые явления. Всякая интерпретация начинается со статистической оценки уравнения регрессии в целом и оценки значимости входящих в модель факторных признаков, т.е. с изучения, как они влияют на величину результативного признака. Чем больше величина коэффициента регрессии, тем значительнее влияние данного признака на моделируемую обработку биржевых ставок. Особое значение при этом имеет знак перед коэффициентом регрессии. Знаки коэффициентов регрессии говорят о характере влияния на результативный признак статистической обработки биржевых ставок. Если факторный признак имеет плюс, то с увеличением данного фактора результативный признак возрастает; если факторный признак со знаком минус, то с его увеличением результативный признак уменьшается. Интерпретация этих знаков полностью определяется социально-экономическим содержанием моделируемого признака. Если его величина изменяется в сторону увеличения, то плюсовые знаки факторных признаков имеют положительное влияние. При изменении результативного признака в сторону снижения положительные значения имеют минусовые знаки факторных признаков.
Регрессионный анализ позволяет определить зависимость между факторами, а так же проследить влияние задействованных факторов. Эти показатели имеют широкое применение в обработке статистических данных [5].
Список использованных источников
1 В.А. Колемаев, О.В. Староверов, В.Б. Турундаевский Теория вероятностей и математическая сатистика / Колемаев В.А., Староверов О.В., Турундаевский В.Б. / М. – 1991.
2 А.А. Френкель, Е.В. Адамова Корреляционно-регрессионный анализ в экономических приложениях / Френкель А.А., Адамова Е.В. / М. – 1987.
3 М. Ланджер Microsoft Office Excel 2003 для Windows / Ланджер М. / «НТ Пресс» – 2005.
4 Дж. Саймон Анализ данных в Excel / Саймон Дж. / «Диалектика» – 2004.
5 И.Д.Одинцов Теория статистики / Одинцов И.Д. / М. – 1998.
Размещено на Allbest.Ru