тичних даних, за допомогою якого вимірюється тіснота зв'язку між двома або більше змінними. Кореляційний аналіз тісно пов'язаний з регресійним аналізом, з його допомогою визначають необхідність включення тих чи інших факторів в рівняння множинної регресії, а також оцінюють отримане рівняння регресії на відповідність виявленим зв'язкам. p align="justify"> Копіюємо діапазон елементів без викиду на наступний лист Для того що б обчислити кореляційну матрицю, що містить коефіцієнти парної кореляції багатовимірної вибірки, використовуємо інструмент Кореляція пакета аналізу.
В
Рис. 4.1 - Вікно діалогу інструменту Кореляція
Далі натиснемо ОК і отримаємо, Матриця коефіцієнтів парної кореляції, яка представлена ​​на малюнку 4.2.
Рис. 4.2 - Матриця коефіцієнтів парної кореляції
Коефіцієнт множинної кореляції служить критерієм оцінки точності функції регресії. Чим його значення ближче до одиниці, тим сильніше факторні ознаки впливають на результативну ознаку. p align="justify"> На практиці частіше використовують спрощений критерій оцінки тісноти зв'язку, представлений у таблиці 4.1.
Таблиця 4.1 - Кількісний критерій оцінки тісноти зв'язку
| rxy | Характер связідо 0,3 слабаяот 0,3 до 0,5 умереннаяот 0,5 до 0,7 заметнаяот 0,7 до 0,9 сільнаяот 0,9 до 0,99 дуже сильна
Зв'язок між премії та винагороди на одного працівника і рентабельністю сильна. br/>
5. Регресійний аналіз статистичних даних
Регресія - це одностороння стохастична залежність, що встановлює відповідність між випадковими змінними. Якщо досліджують стохастичну залежність змінної від, то встановлюють регресію на (в іншому випадку регресію на). Одностороння стохастична залежність виражається за допомогою функції регресії або просто регресії. p> Парний лінійний регресійний аналіз
Параметри моделі регресії повинні бути підібрані таким чином, щоб лінія регресії, розташовувалася якомога ближче до всіх точок кореляційного поля, тобто проходила практично через його центр. За допомогою інструменту Регресія пакета аналізу яка представлена ​​на малюнку 5.1 зручно визначати значення параметрів і оцінювати якість моделі регресії. br/>В
Рис. 5.1 - Діалогове вікно інструменту Регресія
Параметри моделі регресії визначимо за допомогою інструмента В«РегресіяВ» пакету аналізу. Вихідна інформація представлена ​​в таблиці 5.1. p align="justify"> Таблиця 5.1 - Вихідна інформація інструменту В«РегресіяВ»
В
Функція FРАСПОБР FРАСПОБР (ймовірність; степені_свободи1; степені_свободи2) Імовірність - імовірність, пов'язана з F-розподілом. (0,05) Степені_свободи1 - чисельник ступенів свободи. (B12) Степені_свободи2 - знаменник ступенів свободи. (B13) Функція СТЬЮДРАСПОБР СТЬЮДРАСПОБР (ймовірність; Степені_свободи) Імовірність - імовірність, відповідна двосторонньому розподілу Стьюдента. (0,05) Степені_свободи - число ступенів свободи, що характеризує розподіл. (B13)
В осередках таблиці 5.1 наведена наступна інформація
осередок В4 - множинний коефіцієнт кореляції
комірка В5 - коефіцієнт детермінації
комірка В5 - нормований коефіцієнт детермінації, що визначається за формулою
де - обсяг вибірки, - число невідомих параметрів рівняння регресії. Коефіцієнт детермінації коригується з урахуванням числа факторних ознак та обсягу вибірки. p> осередок В7 - стандартна помилка;
осередок В8 - обсяг вибірки;
осередок В12 - число ступенів свободи для визначення критичного значення критерію Фішера;
осередок В13 - число ступенів свободи для визначення критичного значення критерію Фішера;
осередок С12 - сума квадратів різниць між розрахунковими значеннями і середнім значенням результативної ознаки тобто сума квадратів, яка пояснюється регресією ();
осередок С13 - залишкова сума квадратів, тобто сума квадратів відхилень;
осередок D13 - залишкова дисперсія
осередок Е12 - розрахункове значення критерію Фішера;
осередок В17 - параметр рівняння регресії;
осередок В18 - параметр рівняння регресії;
осередок С17 - стандартна помилка параметра;
осередок С18 - стандартна помилка параметра;
осередок D17 - розрахункове значення статистики параметра;
осередок D18 - розрахункове значення статистики параметра;
осередок Е17 - значення параметра;
осередок Е18 - значення параметра;
осередку F17: F18 - нижні межі довірчих інтервалів відповідних параметрів рівняння регресії;
осередку G17: G18 - верхні межі довірчих інтервалів цих...
