pan align="justify"> 8 - математичне сподівання результативної ознаки при рівні Х 8 = 2,8;
а 9 - математичне сподівання результативної ознаки при рівні Х 9 = 3,1;
Скористаємося вбудованої процедурою В«Аналіз данихВ» - В«Однофакторний дисперсійний аналізВ».
Однофакторний дисперсійний аналіз
Однофакторний дисперсійний аналізІТОГІ ГруппыСчетСуммаСреднееДисперсия Стовпець 18121,50,022857143 Стовпець 2814,31,78750,029821429 Стовпець 3816,22,0250 , 016428571Столбец 4817,72,21250,026964286 Стовпець 5819,52,43750,019821429 Стовпець 6820,22,5250,027857143 Стовпець 78212,6250,059285714 Стовпець 8821,92,73750,016964286 Стовпець 98232,8750,010714286 Дисперсійний аналіз Джерело варіацііSSdfMSFP-ЗначеніеF критичне Між группамі13, 4644481,68305665,654798761,23628 E-272, 089185Внутрі групп1, 615630,025635 Ітого15, 0794471
У даному випадку m = 9, n = 8 згідно з розрахунками = 1,683056, = 0,025635. Тоді значення випадкової величини, яка використовується для перевірки гіпотези Н0, буде наступним: Fнабл = 65,65479876, критична область: ((?, M-1, mn-m); +?), Тобто (0,05, 8, 63) = 2,08, таким чином, КО = (2,08; +?).
Так як Fнабл. є КО, то гіпотезу про рівність групових математичних очікувань відкидаємо. Можна вважати, що фактор Х істотно впливає на ознака Y.
Для вимірювання ступеня впливу Х на Y використовуємо вибірковий коефіцієнт детермінації:, який в даному випадку приймає значення, що означає наступне: 89,29% частки загальної дисперсії пояснюється залежністю ознаки Y від чинника Х.
Висновок: з імовірністю 0,95 можна стверджувати, що зміна обсягу продажів залежить від витрат на рекламу, які визначають, при цьому, 89,29% загальної варіації обсягу продажів. p> 2. Для виконання кореляційно-регресійного аналізу будемо використовувати вихідні дані рівнів фактора Х і відповідні їм значення групових середніх фактораY.
2.1 Побудуємо кореляційні полі.
В
В
2.2 По виду розташування точок на кореляційному полі можна припустити, що залежність між Х і Y лінійна, тобто рівняння регресії має вигляд. Визначимо параметри рівняння регресії. p> 2.3. Використовуючи процедуру В«Аналіз данихВ» - В«РегресіяВ», визначаємо коефіцієнти рівняння.
ВИСНОВОК ПІДСУМКІВ Регресійна статистика Множинний R0, 981436409R-квадрат0, 963217424Нормірованний R-квадрат0, 957962771Стандартная ошібка0, 094041874Наблюдения9Д...
