ти цілий круг питань, до яких відносяться:
1) попередній аналіз властивостей модельованої сукупності одиниць;
2) встановлення факту наявності зв'язку, визначення її напрями і форми;
3) вимір ступеня тісноти зв'язку між ознаками;
4) побудова регресійної моделі, тобто знаходження аналітичної форми зв'язку;
5) оцінка адекватності моделі, її економічна інтерпретація і практичне використання.
Комплекс методів статистичного вимірювання взаємозв'язків, заснований на регресійній моделі, називається кореляційно-регресійним аналізом.
Кореляційно-регресійний аналіз полягає в побудові та аналізі статистичної моделі у вигляді рівняння регресії, наближене виражає залежність результативної ознаки від одного або більше ознак-факторів і в оцінці ступеня тісноти зв'язку.
Найпростішим прийомом виявлення зв'язку є зіставлення двох паралельних рядів - ряду значень факторного ознаки і відповідних йому значень результативного ознаки. Більш точним визначенням побудови зв'язку є модель множинної регресії, оскільки розглядає залежність результативного ознаки від декількох факторів.
Проведемо кореляційно-регресійний аналіз взаємозв'язку між факторною ознакою: продуктивністю праці (х) і результативною ознакою виручкою від реалізації продукції (у).
Для вираження взаємозв'язку між результативною ознакою і ознаками-факторами використовуємо наступне рівняння зв'язку:
У = а0 + а1х
Параметри а0, а1 визначимо методом найменших квадратів.
Розрахунок параметрів рівняння регресії представимо у Додатку 2.
У результаті рішення отримано наступне рівняння однофакторной регресії: у = 245,41 + 0,62 х
Таким чином, отримане рівняння регресії показує, що при збільшенні продуктивності праці на 1 тис. руб./Чол. виручка від реалізації продукції ВАТ В«Ново-ВяткаВ» збільшиться на 0,62 млн.. руб.
Коефіцієнт кореляції показує, що зв'язок між результативною ознакою (у) і вибраним фактором х тісний, так як r = 0,975. Коефіцієнт детермінації D = 94,9%, а це означає, що 94,9% змін виручки від реалізації продукції викликані зміною продуктивності праці. Таким чином, обрані фактори і отримане рівняння регресії відображають характер взаємозв'язку досить повно.
Визначимо значення F - критерію Фішера.
F = (r 2 * (nm)): [(1 - r 2 ) (m-1)]
F = (0,945 * (9-2)): [(1 - 0,945) * (2-1)] = 137,45
F табличне одно 4,30 при рівні значущості О± = 0,05 і числі ступенів свободи ОЅ 1 = n-m = 9-2 = 7
Так як Fф> Fт, то значення коефіцієнта кореляції слід визнати достовірним, а зв'язок між ознаками тісною.
Коефіцієнт апроксимації дорівнює 5,85%, що свідчить про точність побудованої моделі.
ВИСНОВКИ ТА ПРОПОЗИЦІЇ
У курсовій роботі розглянуто теоретичні аспекти економіко-статистичного ...
