Реферат Прогнозування на основі регресійних моделей

За наявними вихідним даними виявити і оцінити на основі регресійних моделей виробничі зв'язку. Провести розрахунок прогнозних значень показників, коли рівень факторних показників на 30% перевищують середні величини вихідних даних.

Вихідні дані представлені в таблиці:

№

Удій молока на середньорічну корову, кг

Витрата кормів на 1 корову, корм. од.

Питома вага чистопородних корів у стаді,%

Собівартість молока за 1 кг, руб.

1

3280

48,20

61

0,313

2

2920

43,10

54

0,413

3

5140

60,70

70

0,268

4

4630

60,10

67

0,310

5

4950

59,40

71

0,309

6

5000

52,50

74

0,288

7

2790

44,00

45

0,357

8

4340

54,20

68

0,247

9

4160

53,20

65

0,305

10

2660

46,40

51

0,376

11

2960

47,10

52

0,351

12

3230

46,10

57

0,356

13

3480

53,90

58

0,312

14

3230

53,40

52

0,415

15

2370

39,40

44

0,411

16

2610

40,20

50

0,380

17

3000

45,50

52

0,326

18

2960

41,40

49

0,341

19

3100

47,80

53

0,398

20

2720

46,30

57

0,405

Необхідно визначити тісноту зв'язку між даними ознаками. Для цього спочатку скористаємося коефіцієнтом кореляції рангів Спірмена. Цей показник заснований на кореляції не самих значень корелюється ознак, а їх рангів. Для його розрахунку присвоїмо ранги значенням відповідних ознак, потім знайдемо їх різниця d. Ці обчислення відобразимо в таблицях. Далі обчислимо безпосередньо сам коефіцієнт, що дорівнює:, (n - число спостережуваних пар значень ознак.)

Розрахункові таблиці для визначення коефіцієнта кореляції рангів Спірмена

Удій молока на середньорічну корову, кг

Собівартість молока за 1 кг, руб.

Ранги

Різниця рангів d = Nx - Ny

d 2

В  В