Построение однофакторных нелинейных регрессионных моделей связи признаков с помощью инструмента Мастер диаграмм и выбор наиболее адекватного уравнения регрессии

      Возможности инструмента Мастер Диаграмм позволяют быстро производить построение и анализ адекватности регрессионных моделей, базирующихся на использовании различного рода зависимостей? Линейной, логарифмической, степенной, экспоненциальной, полиномиальной (2-6 степеней). Для этой цели используется пункт Добавить линию тренда  меню Диаграмма.

1. Вид регрессионной модели – полиномиальная 2-й степени:

 

2. Вид регрессионной модели – полиномиальная 3-й степени:

                                                                                        Диаграмма 2.1

 

3. Вид регрессионной модели – степенная:

                                                                                        Диаграмма 2.1

 

4. Вид регрессионной модели – экспоненциальная:

                                                                                       Диаграмма 2.1

      Выбор наиболее адекватного уравнения нелинейной регрессии определяется максимальным значением коэффициента R²:

                                                                                            Диаграмма 2.2

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

 

Вопросы калькуляции и анализа себестоимости продукции занимают важное место в производственно-хозяйственной деятельности любого предприятия.

      Анализ себестоимости по статьям затрат дает возможность установить динамику отдельных статей и ее влияние на себестоимость продукции. Результат анализа позволяет видеть, под влиянием каких факторов сформировался тот или иной уровень себестоимости, в какой мере эти факторы влияли на общую себестоимость, в каких направлениях необходимо вести борьбу за снижение себестоимости.

  В расчетной части работы были получены результаты:

· Построенный ряд распределения предприятий показывает, что наибольшее число предприятий, т. е. 9 из 30 (30% всех предприятий) со себестоимостью продукции от 115 до 120 руб.

· Аналитическая группировка показывает, что с увеличением себестоимости продукции увеличивается и выпуск продукции. Следовательно, можно сделать вывод о том, что связь между признаками прямая.

· Так как  то связь между переменными х и у тесная.Кроме того, квадрат корреляционного отношения – коэффициент детерминации , или 93,7% показывает, что вариация результативного признака – себестоимости единицы продукции на 93,7% происходит под влиянием вариации факторного признака – выпуска продукции, а на 6,3% (100%-93,7%) – под влиянием прочих неучтенных факторов.

       Целью аналитической части работы является установление и изучение связи между начисленной заработной платой и сальдированным финансовым результатом (прибыль минус убыток) деятельности организаций по субъектам РФ в 2005 году. Были получены следующие результаты:

1. Связь между признаком начисленная заработная плата и признаком финансовый результат заметная, сильная, т.к. =0,67. Кроме того, квадрат корреляционного отношения – коэффициент детерминации , или 44,9% показывает, что вариация результативного признака – финансового результата на 44,9% происходит под влиянием вариации факторного признака – начисленной заработной платы, а на 55,1% (100% - 44,9%) – под влиянием прочих неучтенных факторов.

2. При расчете линейного коэффициента корреляции было получено: r = 0,195, поэтому с уверенностью можно утверждать, что взаимосвязь признаков криволинейная.

3. При регрессионном анализе было получено уравнение нелинейной регрессии и его график.

 

 

 СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Годин А.М. Статистика: Учебник. – М.: ИТК «Дашков и Ко», 2007, -472с.

2. Громыко Г.Л. Теория статистики: Учебник. – М.: Инфра – М, 2008, - 476 с.

3. Елисеева И.И. Статистика: Учебник. - М.: Высшее образование, 2007, - 566 с.

4. Елисеева И.И., Изотов А.В., Капралова Е.Б. Статистика: Учебник. – М.: Кнорус, 2006, - 552 с.

5. Минашкин В.Г. Статистика: Учебник. – М.: ТК Велби, изд-во Проспект, 2009, - 272 с.

6. Мхитарян В.С. Статистика: Учебник. – М.: Экономистъ, 2009, -671 с.

7. Харченко Л.П., Долженкова В.Г. Статистика: Учебное пособие. – М.: Инфра – М, 2007, - 384 с.

8. Российский статистический ежегодник. – Росстат, 2006. – 806с.

9. Статистика. Компьютерные лабораторные работы: Методические указания к лабораторной работе №2 «Автоматизированный корреляционно – регрессионный анализ взаимосвязи статистических данных в среде MS Excel». – М.: Вузовский учебник, 2006, - 70 с.

10.  Статистика. Компьютерные лабораторные работы: Методические указания к лабораторной работе №1 «Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel». – М.: Вузовский учебник, 2008, - 67 с.