Содержание работы

Основная часть работы состоит в решении практических задач, использующих возможности программы Excelдля регрессионного анализа данных.

Порядок выполнения

1. Для исходных данных (табл. 7.1) вычислить корреляцию попарно между признаками, применяя функцию =КОРРЕЛ(массив1;массив2) и с помощью функцииКорреляция. Сделать выводы.

2. Чему равен коэффициент корреляции двух случайных величин, представленных в таблице 7.6.

Таблица 7.6

X	12,1	14,7	20,5	16,6	19,0
Y	53,2	44,2	51,4	45,5	34,0

3. На основе данных (табл. 7.7) построить линейную модель и провести ее анализ.

Таблица 7.7

Количество работников (X)	Объем производства (Y)
7	483
6	489
7	486
8	563
9	570
9	559
9	594
9	575
6	464
9	647

4. Построить модель зависимости величины заработной платы от стажа работы и пола сотрудника (табл. 7.8). Проверить адекватность модели.

Таблица 7.8

Заработная плата, Y	Стаж работы, X1	Пол (0-муж., 1-жен) X2
38900	15	0
28700	2	1
31600	4	1
33800	13	0
31890	16	0
45000	35	0
24313	10	1
22700	8	1
36300	20	0
32350	7	0
31800	5	0

5. Определить по данным (табл.7.9) параметры уравнения линейной регрессии и провести его анализ.

Таблица 7.9

Предприятие	Прибыль, Y	Оборотные средства, X1	Основные фонды, X2
1	188	129	510
2	78	64	190
3	93	69	240
4	152	87	470
5	55	47	110
6	161	102	420

Контрольные вопросы

1. Что называется регрессионной моделью?

2. Привести общий вид регрессионной модели.

3. Каким образом можно проверить значимость коэффициента регрессии?

4. Какой метод обычно используется при определении коэффициентов регрессионной модели?

0 Центр авторизованного обучения IT-технологиям