Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (однофакторная модель)

Август 5, 2022

Главная
Математика
Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (однофакторная модель)

Содержание

2. Исходные данные В таблице представлены данные о расходах на рекламу и товарообороте предприятия оптовой торговли. Требуется:
3. После анализа исходных данных необходимо рассчитать значение коэффициента корреляции Исходя из полученного значения, можно сделать вывод
4. Расчет параметров уравнения регрессии a и b. Так как в примере рассматривается однофакторная модель, то уравнение
5. Последовательность этапов
6. Последовательность этапов Диалоговое окно «Регрессия»:
7. Последовательность этапов В диалоговом окне «Регрессия» выберите: 1. Входной интервал У: значения товарооборота * Для наглядности
8. Последовательность этапов В диалоговом окне «Регрессия» выберите: 2. Входной интервал Х: значения расходов на рекламу
9. Последовательность этапов В диалоговом окне «Регрессия» выберите: 3. Выходной интервал (выбираем любую свободную ячейку, чтобы расчеты
10. Последовательность этапов Результаты регрессионного анализа Полученные коэффициенты уравнения регрессии
11. Последовательность этапов Таким образом, уравнение регрессии для расчета прогнозных значений исследуемой характеристики имеет следующий вид: У
12. Последовательность этапов Расчет прогнозных значений:
14. Скачать презентацию

Слайд 2

Исходные данные
В таблице представлены данные о расходах на рекламу и товарообороте

предприятия оптовой торговли.
Требуется:
Вычислить коэффициент корреляции.
2. Построить модель линейной регрессии и объяснить значения коэффициентов.
3. Рассчитать прогноз товарооборота при прогнозируемых расходах на рекламу в размере 50 тыс. руб. , 75 тыс. руб., 100 тыс. руб.

Слайд 3

После анализа исходных данных необходимо рассчитать значение коэффициента корреляции
Исходя из полученного

значения, можно сделать вывод о том, что между СВ (У,Х) присутствует функциональная связь.

Последовательность этапов

Слайд 4

Расчет параметров уравнения регрессии a и b. Так как в примере

рассматривается однофакторная модель, то уравнение регрессии будет линейное:
Y = a + b*X.
Для расчета коэффициентов а и b можно воспользоваться пакетом анализа MS Excel, выбрав вкладку «Данные» => «Анализ данных» => «Регрессия».

Последовательность этапов

Слайд 5

Последовательность этапов

Слайд 6

Последовательность этапов
Диалоговое окно «Регрессия»:

Слайд 7

Последовательность этапов
В диалоговом окне «Регрессия» выберите:
1. Входной интервал У:
значения
товарооборота
*

Для наглядности и удобства выбирать данные необходимо с названием столбца, для этого в диалоговом окне необходимо поставить следующую галочку

Слайд 8

Последовательность этапов
В диалоговом окне «Регрессия» выберите:
2. Входной интервал Х:
значения
расходов

на рекламу

Слайд 9

Последовательность этапов
В диалоговом окне «Регрессия» выберите:
3. Выходной интервал
(выбираем любую
свободную ячейку,

чтобы расчеты были
представлены
на текущей странице)
4. Нажимаем «ОК»

Слайд 10

Последовательность этапов
Результаты регрессионного анализа
Полученные коэффициенты уравнения регрессии

Слайд 11

Последовательность этапов
Таким образом, уравнение регрессии для расчета прогнозных значений исследуемой характеристики

имеет следующий вид:
У = 119,41 + 16,53 * Х
Затем в данное уравнение необходимо подставить прогнозные значения «Х», которые были заданы в условиях задачи: 50 тыс. руб., 75 тыс. руб. и 100 тыс. руб.

Слайд 12

Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (однофакторная модель)

Содержание

Исходные данныеВ таблице представлены данные о расходах на рекламу и товарообороте

После анализа исходных данных необходимо рассчитать значение коэффициента корреляцииИсходя из полученного

Расчет параметров уравнения регрессии a и b. Так как в примере

Последовательность этапов

Последовательность этаповДиалоговое окно «Регрессия»:

Последовательность этаповВ диалоговом окне «Регрессия» выберите:1. Входной интервал У: значения товарооборота*

Последовательность этаповВ диалоговом окне «Регрессия» выберите:2. Входной интервал Х: значения расходов

Последовательность этаповВ диалоговом окне «Регрессия» выберите:3. Выходной интервал(выбираем любую свободную ячейку,

Последовательность этаповРезультаты регрессионного анализаПолученные коэффициенты уравнения регрессии

Последовательность этаповТаким образом, уравнение регрессии для расчета прогнозных значений исследуемой характеристики

Последовательность этаповРасчет прогнозных значений:

Похожие презентации

Исходные данные
В таблице представлены данные о расходах на рекламу и товарообороте

После анализа исходных данных необходимо рассчитать значение коэффициента корреляции
Исходя из полученного

Последовательность этапов
Диалоговое окно «Регрессия»:

Последовательность этапов
В диалоговом окне «Регрессия» выберите:
1. Входной интервал У:
значения
товарооборота
*

Последовательность этапов
В диалоговом окне «Регрессия» выберите:
2. Входной интервал Х:
значения
расходов

Последовательность этапов
В диалоговом окне «Регрессия» выберите:
3. Выходной интервал
(выбираем любую
свободную ячейку,

Последовательность этапов
Результаты регрессионного анализа
Полученные коэффициенты уравнения регрессии

Последовательность этапов
Таким образом, уравнение регрессии для расчета прогнозных значений исследуемой характеристики

Последовательность этапов
Расчет прогнозных значений: