ку кореляції
Таблиця 6
Атрибутивні оцінки тісноти виявленої залежності змінних
Значення показника кореляції Атрибутивна оцінка тісноти зв'язку До 0,3 0,3-0,5 0,5-0,7 0,7-0,9 0,9 і більше Слабка Помірна Помітна Тісний Вельми тісний
При розрахунку в MS Excel з даної функції було отримано результат 0,8674, тобто зв'язок між грошовими доходами і споживчими витратами тісний, фактично 75,24% (0,8674 * 0,8674 * 100%) варіації споживчих витрат пояснюється варіацією грошових доходів. А 24,76% становить вплив неврахованих в моделі факторів. br/>
3. Оцінка статистичної надійності і значимості обчисленого коефіцієнта кореляції
Оцінку статистичної надійності і значимості обчисленого коефіцієнта кореляції проведемо за допомогою коефіцієнта Стьюдента. p> Висуваємо гіпотезу Н0 про статистичну ненадійності і незначущості коефіцієнта кореляції, для числа ступенів свободи df = n-2 = 16-2 = 14 і
Випадкова помилка коефіцієнта кореляції:
В
Обчислюємо значення t-критерію Стьюдента:
В
Фактичне значення t-статистики більше табличного значення на 5%-му рівні значущості при числі ступенів свободи n-2 = 16-2 = 14,. Тому гіпотеза Н0 відкидається, тобто відрізняється від нуля не випадково і його значення статистично надійно і значимо.
Гранична помилка:
Знайдемо довірчі інтервали:
В В
Таким чином, з імовірністю 95% коефіцієнт варіації буде знаходиться в інтервалі від 0,5822 до 1.
. Підсумкові висновки
У задачі досліджено залежність зв'язку грошовими доходами і споживчими витратами:
зв'язок між цими ознаками пряма (встановлено по кореляційному полю), вихідні дані містили два викиду,
зв'язок між цими ознаками тісний (встановлено на підставі коефіцієнта кореляції),
Обчислений коефіцієнт кореляції є статистично надійний і значимий. З імовірністю 95% коефіцієнт варіації буде знаходиться в інтервалі від 0,5822 до 1. br/>
Завдання 2. Регресійний аналіз
За вихідними даними виконаємо регресійний аналіз
. Розрахунок параметрів рівняння лінійної парної регресії. p> .1. Розрахунок параметрів рівняння лінійної парної регресії в Excel за формулами, які реалізують метод найменших квадратів
В В
Малюнок 5. Формули розрахунку параметрів рівняння з використанням методу найменших квадратів
Таблиця 8
Розрахунки для визначення параметрів регресії з використанням методу найменших квадратів
Областьух Білгородська область4678 ,706715,30-65 ,7911713734-7710, 62Брянская область4464 ,106093,50-280 ,39-505254627141488, 44Владімірская область3386, 204867,90 - 1358,29-173029936142350128,34 Воронезька область4913, 206944,00168,7134611964258354,44 Іванівська область3592 ,004727,60-1152 ,49-18713498794215...
