Сервисы «Корреляция» и «Регрессия» В таблице заданы три временных ряда. Бесплатный доступ к контрольной работе

Реферат.Справочник
Контрольные работы по информационным технологиям
Сервисы «Корреляция» и «Регрессия» В таблице заданы три временных ряда

Сервисы «Корреляция» и «Регрессия» В таблице заданы три временных ряда .pdf

Зарегистрируйся в 2 клика в Кампус и получи неограниченный доступ к материалам с подпиской Кампус+ 🔥

Условие

Сервисы «Корреляция» и «Регрессия» В таблице заданы три временных ряда: первый из них представляет валовой национальный продукт (ВНП, в млрд $) за 10 лет уt, второй и третий ряд – потребление (млрд $) х1t и инвестиции (млрд $) х2t. Требуется: вычислить матрицу коэффициентов парной корреляции и проанализировать тесноту связи между показателями; построить линейную и нелинейную модели регрессии, описывающие зависимость уt от факторов х1t и х2t; Таблица 2.1 – Временные ряды 43 47 50 48 67 57 61 59 65 54 30 34 32 36 39 44 45 41 46 47 28 24 26 29 33 31 24 33 35 34

Нужно полное решение этой работы?

Решение

Потяни, чтобы посмотреть

Вычислим матрицу коэффициентов парной корреляции и проанализируем тесноту связи между показателями с помощью MS Excel.
Для этого введем данные в таблицу MS Excel и выберем функцию «Анализ данных», режим «Корреляция» (рис. 2.1). Между рядами ВНП и Потребление достаточно тесная связь, в остальных случаях связь слабая.
Таблица 2.2 – Матрица коэффициентов парной корреляции
ВНП Потребление Инвестиции
ВНП 1
Потребление 0,717488538 1
Инвестиции 0,535000442 0,537046417 1
Построим линейную и нелинейную модели регрессии, описывающие зависимость уt от факторов х1t и х2t.
Для построения линейной модели множественной регрессии используем ещё один инструмент «Анализа данных» – «Регрессия» . В открывшемся окне «Регрессия» зададим Входной интервал Y и Входной интервал Х из двух столбцов (рис. 2.2). Результат на рисунке 2.3.
Рисунок 2.1 – Матрица коэффициентов парной корреляции
Рисунок 2.2 – Построение линейной регрессии
Рисунок 2.3 – Итоги расчётов линейной регрессии
Получили коэффициенты модели:
a0 = 11,7020302915151 11,702 - это коэффициент, который показывает каким будет ВНП уt, если все используемые в модели факторы будут равны 0, то есть он показывает зависимость от других неописанных в модели факторов;
a1 = 0,791072689 0,791 - коэффициент, который показывает весомость влияния потребления, как фактора x1t, на ВНП уt;
a2 = 0,411774605 0,411 - коэффициент, который показывает весомость влияния объёма инвестиций, как фактора x2t, на ВНП уt;
Соберём рассчитанные коэффициенты в модель:
.
Полученный результат соответствует описанным выше корреляционным отношениям

50% задачи недоступно для прочтения

Переходи в Кампус, регистрируйся и получай полное решение

Получить задачу