Лекция: Создание презентации

54 54

а0 = 6 – 0,7963*5 а0 = 2,02

Конкретное уравнение регрессии имеет вид: ух = 2,02 + 0,7963

Это означает, что с увеличением электровооруженности труда одного рабочего на 1 кВт-ч выпуск готовой продукции возрастет на 0,796 т.

Но это произойдет в том случае, если между данными двумя факторами действительно существует связь, чтобы определить ее наличие и измерить тесноту связи, рассчитаем коэффициент корреляции.

σх = 5,4 = 2,32 σу = 4 = 2

r = 34,3 – 5*6

2,32 * 2 = 0,927

Связь прямая, сильная.

Исчисленный коэффициент необходимо на достоверность. Проверку проводят путем расчета критерия надежности по формуле: tr =I r I

σr

t – критерий надежности;

r – коэффициент корреляции;

σr – средняя ошибка коэффициента корреляции.

Если отношение коэффициента корреляции равно или больше 3, то r считается надежным, а связь доказанной с вероятностью 0,997. Если это отношение меньше 3, то связь между изучаемыми признаками нельзя считать доказанной и выводы анализа не используются. В свою очередь σr определяется по формуле σr = 1 –r2 / √n ,

где r2 - коэффициент детерминации, характеризующий удельный вес изучаемого признака в общей колеблемости. Он говорит о возможном числе случаев из 100.

n – число наблюдений.

σr = 1 – 0,859 / 10 = 0,141/3,162 = 0,044 , следовательно, в 86 случаях из 100 выпуск продукции в группе однородных предприятий возрастает под воздействием электровооруженности. Рассчитаем t

tr = 0.927 = 21.06

0,044

коэффициент корреляции превысил свою ошибку в 21 раз, следовательно, связь между факторами можно считать доказанной.

4.Когда требуется охарактеризовать связь множества независимых переменных с результативным признаком речь идет о множественной корреляции или множественной регрессии.

В таком случае, во-первых необходимо решить вопрос о регрессии. Зачастую от его решения зависят оценки тесноты связи. Прежде всего, определяют перечень независимых переменных в уравнении, это делается на основе теоретических положений., список Х может быть большим.

Первоначально обычно берется линейная модель множественной регрессии

Утеор. = а0 + а1х1 + а2х2 + ... + апхп ,

Где Утеор.- расчетное (ожидаемое) значение У при фиксированных начениях Х1,Х2, Х3 ...; а0, а1, а2, ... ап, - коэффициенты регрессии.

Для оценки уравнения регрессии рассчитывается коэффициент множественной корреляции.

Наиболее общие формулы для его определения имеют вид:

R = √1 – σ2 ост / σ2 ,где σ2 – общая дисперсия (дисперсия У)

σ2 ост – остаточная дисперсия, характеризующая вариацию У за счет факторов, не включенных в уравнение регрессии

 

Процесс создания презентации в Microsoft PowerPoint состоит из следующих этапов: