Лабораторная работа по курсу «Статистика»
Тема: «Использование корреляционно-регрессионного анализа при статистических исследованиях в экономике и бизнесе»
Цель работы – знакомство с возможностями обработки статистических данных средствами электронных таблиц Excel.
Основные теоретические сведения:
Изложены в Теме. Статистическое изучение связи социально-экономических явлений.
Порядок выполнения работы:
Задание 1. Расчет линейного коэффициента корреляции
Имеются следующие данные о площади торгового зала и размере товарооборота магазинов торга:
|
Магазины |
Площадь торгового зала (м) |
Размер товарооборота на одного работника за месяц (млн. руб.) |
|
1 |
42 |
50 |
|
2 |
46 |
55 |
|
3 |
50 |
60 |
|
4 |
58 |
65 |
|
5 |
66 |
64 |
|
6 |
70 |
64 |
|
7 |
72 |
65 |
|
8 |
78 |
60 |
|
9 |
92 |
72 |
|
10 |
106 |
75 |
Определите линейный коэффициент корреляции между площадью торгового зала и размером товарооборота двумя способами:
- по формуле;
- используя Пакет анализа.
Сделайте экономические выводы.
Задание 2 и 3. Расчет коэффициентов ассоциации и контингенции
Экзаменационная сессия студентов заочников по специальным дисциплинам характеризуется следующими данными:
|
Студенты |
Получившие по всем дисциплинам положительные оценки |
Получившие неудовлетворитель-ные оценки |
Итого |
|
Работающие по специальности |
138(a) |
12(b) |
150 |
|
Не работающие по специальности |
102(c) |
48(d) |
150 |
|
ИТОГО |
240 |
60 |
300 |
Рассчитайте коэффициент ассоциации. Сформулируйте выводы, вытекающие из анализа полученного коэффициента.
Задание 4. Расчет коэффициента взаимной сопряженности Пирсона
В зависимости от интенсивности полива распределение 130 участков посева риса по урожайности характеризуется следующими данными:
|
Урожайность |
Полив |
Итого |
||
|
|
обильный |
средний |
слабый |
|
|
Высокая |
41(f1) |
11(f2) |
3(f2) |
55(n1) |
|
Средняя |
7(f4) |
33(f5) |
10(f6) |
50(n2) |
|
Низкая |
2(f7) |
6(f8) |
17(f9) |
25(n3) |
|
ИТОГО |
50(m1) |
50(m2) |
30(m3) |
130 |
Рассчитайте коэффициент взаимной сопряженности Пирсона. Объясните полученную величину коэффициента.
Задание 5. Расчет коэффициента корреляции рангов Спирмена
Имеются следующие данные по 10 производственным предприятиям:
|
Номер производственного предприятия |
Стоимость основных производственных фондов, млн. у.е.(X) |
Объём выпущенной продукции, млн. у.е.(Y) |
|
1 |
6.8 |
5.4 |
|
2 |
9,0 |
10,9 |
|
3 |
8,0 |
6,8 |
|
4 |
9,9 |
8,5 |
|
5 |
6,5 |
9,3 |
|
6 |
10,2 |
9,8 |
|
7 |
5,4 |
6,5 |
|
8 |
12,0 |
15,6 |
|
9 |
10,2 |
12,9 |
|
10 |
14,5 |
16,4 |
Линейный коэффициент корреляции принимает значения от –1 до +1.
Связи между признаками могут быть слабыми и сильными (тесными). Их критерии оцениваются по шкале Чеддока:
0.1 < rxy < 0.3: слабая;
0.3 < rxy < 0.5: умеренная;
0.5 < rxy < 0.7: заметная;
0.7 < rxy < 0.9: высокая;
0.9 < rxy < 1: весьма высокая;
В нашем примере связь между признаком Y и фактором X высокая и прямая.
Экономические выводы - увеличение площади торгового зала на 1 м2. приводит к увеличению размера товарооборота в среднем на 0.321 млн..руб.
Собственная разработка
