Производится исследование спроса на некоторый вид товара. В результате пробных продаж в сети магазинов получены данные объёма и цены продаж, приведённые в таблице.
№ магазина 1 2 3 4 5 6 7 8
Объём продаж 42 46 58 60 32 44 40 68
Цена 12,2 11,8 9,6 9,2 14,0 8,4 12,8 8,0
Определить коэффициент корреляции между спросом и ценой, построить уравнение линейной регрессии, оценить значимость коэффициента регрессии.
Решение
Рассчитаем коэффициент корреляции. по формуле:
rxy=yx-yxσxσy
Для этого составим дополнительную таблицу 2
Таблица 2
№ п/п х у ху
х2
у2
урасч
εi
εi2
1 42 12,2 512,4 1764 148,84 11,89 0,31 0,10
2 46 11,8 542,8 2116 139,24 11,29 0,51 0,26
3 58 9,6 556,8 3364 92,16 9,49 0,11 0,01
4 60 9,2 552 3600 84,64 9,19 0,01 0,00
5 32 14 448 1024 196 13,39 0,61 0,37
6 44 8,4 369,6 1936 70,56 11,59 -3,19 10,18
7 40 12,8 512 1600 163,84 12,19 0,61 0,37
8 68 8 544 4624 64 7,99 0,01 0,00
Сумма 390 86 4037,6 20028 959,28 87,02 -1,02 11,29
Сред.знач
48,75 10,75 504,7 2503,5 119,91 10,88 -0,13 1,41
Вычислим выборочные дисперсии переменных x и y
σx=(x2-x2)=2503,5-48,752=11,267σу=119,91-10,752=2,085
rxy=504,7-48,75*10,7511,267*2,085=-0,824
Так как коэффициент корреляции близок к единице, то зависимость между ценой и объемом продаж находятся в тесной обратной корреляционной зависимости
.
Для вычисления параметров a и b уравнения регрессии результаты вычислений из таблицы рассчитаем по формулам:
b=yx-yxx2-x2=504,7-48,75*10,752503,5-48,752=-0,15
a=y-bx=10,75+0,15*48,75=18,19
Таким образом, уравнение регрессии имеет вид у=18,19-0,15х