Реферат Розрахунок показників кореляційного, дисперсійного аналізу

гою пакета аналізу програми Excel:

О” U

О” X

О” Y

О” U

1

О” X

0,80766

1

О” Y

-0,3689

-0,19614

1

Аналіз отриманих коефіцієнтів парної кореляції показує, що залежна змінна, тобто обсяг товарообігу підприємства торгівлі має сильну прямий зв'язок з витратами підприємства на рекламу і просування товарів на ринок (0,4 ≤ 0,81 ≤ 1) і слабку зворотний зв'язок з витратами на навчання та підвищення кваліфікації персоналу (0,37 ≤ 0,4). Мультиколінеарності відсутній, бо коефіцієнт парної кореляції дорівнює -0,196, Що не перевищує значення 0,7-0,8. br/>

О” Z

О” X

О” Y

О” Z

1

О” X

-0,95998

1

О” Y

0,215933

-0,19614

1

Аналіз отриманих коефіцієнтів парної кореляції показує, що залежна змінна, тобто прибуток підприємства торгівлі має сильну зворотний зв'язок з витратами підприємства на рекламу і просування товарів на ринок (0,4 ≤ 0,96 ≤ 1) і слабку прямий зв'язок з витратами на навчання та підвищення кваліфікації персоналу (0,22 ≤ 0,4). Мультиколінеарності відсутній, бо коефіцієнт парної кореляції дорівнює -0,196, що не перевищує значення 0,7-0,8.

3. Перевірити гіпотезу про відсутності кореляційного зв'язку між двома компонентами випадкової величини (X, Z):

У попередньому пункті перевірка гіпотези про відсутність кореляційного зв'язку між витратами підприємства на рекламу і просування товарів на ринок і прибутком підприємства була спростована, тому що перевірка коефіцієнтів парної кореляції показує, що залежна змінна, тобто прибуток підприємства торгівлі має сильну зворотний зв'язок з витратами підприємства на рекламу і просування товарів на ринок (0,4 ≤ 0,96 ≤ 1).

4. Побудувати довірчі інтервали для двох парних коефіцієнтів кореляції при р = 0.95 (X, Z; Y, Z)

Вважаючи довірчу ймовірність р = 0,95 тобто ймовірність, з якою гарантуються результати, рівній 0,95, знаходимо відповідне їй значення критерію Стьюдента t, рівне 2,1009. Скориставшись формулою середньої квадратичної помилки, де замість р візьмемо розрахований вибірковий коефіцієнт кореляції r, отримаємо значення для середньої квадратичної помилки X, Z: р = 0,95; r = - 0,96

Оскільки t Пѓr = 2,1009 х 0,018 = 0,0388 верхня і нижня межі рівні відповідно -0,9212 і -0,9988. Іншими словами, з вірогідністю 0,95 коефіцієнт кореляції даної сукупності знаходиться в межах від -0,9212 до -0,9988. Y, Z: р = 0,95; r = 0,216

Оскільки t Пѓr = 2,1009 х 0,22 = 0,47 верхня і нижня межі рівні відповідно 0,69 і -0,25. Іншими словами, з вірогідністю 0,95 коефіцієнт кореляції даної сукупності знаходиться в межах від -0,25 до 0,69.

6. Розрахувати парні рангові коефіцієнти кореляції Спірмена і Кендалла для двох компонентів багатовимірної випадкової величини (U, Y).

Запишемо ранги:

U

48

52

51

47

49

54

46

49

50

46

47

47

52

44

48

52