Исследование взаимосвязей между рядами данных

Проведение аналитической группировки и дисперсионного анализа данных, с целью количественно определить тесноту связи. Определение степени корреляции между группировочными признаками и вариационной зависимости переменной, обусловленной регрессией.

Рубрика Математика
Вид контрольная работа
Язык русский
Дата добавления 17.08.2014
Размер файла 140,5 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Министерство образования и науки, молодежи и спорта

Одесский национальный морской университет

Кафедра "Системный анализ и логистика"

Дисциплина "Статистика"

Расчетно-графическое задание

на тему: "Исследование взаимосвязей между рядами данных"

Исполнила студентка

ФТТС 3 курс 2 группа

Меленец М.А.

Проверила

Смрковская В.Ю.

Одесса - 2013

План

1. Дисперсионный анализ

2. Корреляционно-регрессионный анализ

1. Дисперсионный анализ

Необходимо выявить взаимосвязь между случаями несвоевременной доставки (х) и временем работы на рынке (у).

Разобьем данную совокупность на несколько групп по факторному признаку. Так как число групп не должно быть очень большим и очень маленьким, поэтому разобьем совокупность сначала на 4 группы (табл. 1).

m=4: ?3.

Таблица 1

4 группы

Группы по х

ni

Уy

0,85-3,84

15

83

5,53

3,85-6,84

18

127

7,05

6,85-9,84

5

20

4

9,84-12,85

7

34

4,86

У

45

264

Среднее значение у для всей совокупности рассчитаем по формуле:

(1)

=5,87.

Группировка на 4 группы не является корректной, поскольку значения во первой, третьей и четвертой группах меньше, чем во второй группе, что не позволяет задать тенденцию взаимосвязи. Поэтому уменьшаем количество групп до 3 (табл. 2).

m=3: ? 4

Таблица 2

3 группы

Группы по х

ni

Уy

0,85-4,84

25

159

6,36

4,85-8,84

11

61

5,54

8,85-12,85

9

44

4,88

У

45

264

Группировка на 3 группы является оптимальной. В общем виде она задает тенденцию взаимосвязи.

На базе аналитической группировки проведем дисперсионный анализ, который позволяет количественно определить тесноту связи.

Рассчитаем общую и межгрупповую дисперсию:

(2)

((4-5,87)2 + (3-5,87)2 + (2-5,87)2 + (2+5,87)2 + (3-5,87)2 + (8-5,87)2 + (10-5,87)2 + (10-5,87)2 + (2-5,87)2 + (9-5,87)2 + (3-5,87)2 + (9-5,87)2 + (9-5,87)2 + (4-5,87)2 + (5-5,87)2 + (6-5,87)2 + (7-5,87)2 + (2-5,87)2 + (8-5,87)2 + (9-5,87)2 + (8-5,87)2 + (10-5,87)2 + (8-5,87)2 + (8-5,87)2 + (10-5,87)2 + (7-5,87)2 + (7-5,87)2 + (7-5,87)2 + (7-5,87)2 + (6-5,87)2 + (6-5,87)2 + (6-5,87)2 + (5-5,87)2 + (2-5,87)2 + (3-5,87)2 + (5-5,87)2 + (4-5,87)2 + (6-5,87)2 + (5-5,87)2 + (5-5,87)2 + (9-5,87)2 + (4-5,87)2 + (3-5,87)2 + (6-5,87)2 + (2-5,87)2) / 45=6,52

(3)

=0,34.

Эмпирический коэффициент детерминации определяется как

(4)

?5,2 %.

Эмпирический коэффициент детерминации показывает, что фактор "Случаи несвоевременной доставки" на 5,2% определяет вариацию результативного признака "Время работы компании на рынке".

Эмпирическое корреляционное отношение определяется как

(5)

=0,224.

Эмпирическое корреляционное отношение показывает, что связь между группировочным признаком "Случаи своевременной доставки" и результативным признаком "Время работы компании на рынке" составляет всего 0,224, т.е. время работы на рынке практически не зависит от случаев несвоевременной доставки.

Для оценки существенности корреляционного отношения используется критерий Фишера при заданном уровне значимости б=0,05.

Расчетное значение Фишера определяется из формулы:

(6)

=+ ?=-=6,52-0,34=6,18.

Определим табличное значение критерия Фишера, ?3,2.

Так как , то следует утверждать, что группировочный признак не является варьирующим.

2. Корреляционно-регрессионный анализ

дисперсионный корреляция регрессия вариационный

Определяем коэффициент корреляции

(7)

где - показатель тесноты линейной связи и коэффициент корреляции, изменяется от -1?r?1.

(8)

(9)

Все необходимые данные указаны в таблице 3.

Таблица 3

хi

yi

x2

х3

х4

xiyi

(xi-)2

(yi-)2

1

2

3

4

5

6

7

8

0,85

4

0,72

0,61

0,52

3,4

21,81

3,5

1,52

3

2,31

3,51

5,34

4,56

16,00

8,24

2,17

2

4,71

10,22

22,17

4,34

11,22

14,98

2,19

2

4,80

10,50

23,00

4,38

11,09

14,98

2,22

3

4,93

10,94

24,29

6,66

10,89

8,24

2,53

8

6,40

16,19

40,97

20,24

6,85

4,54

2,86

10

8,18

23,39

66,91

28,6

7,07

17,06

3,03

10

9,18

27,82

84,29

30,3

6,2

17,06

3,5

2

12,25

42,88

150,06

7

4,08

14,98

3,53

9

12,46

43,99

155,27

31,77

3,96

9,8

3,6

3

12,96

46,66

167,96

10,8

3,69

8,24

3,65

9

13,32

48,63

177,49

32,85

3,5

9,8

3,7

9

13,69

50,65

187,42

33,3

3,31

9,8

3,7

4

13,69

50,65

187,42

14,8

3,31

3,5

3,8

5

14,44

54,87

208,51

19

2,96

0,76

3,9

6

15,21

59,32

231,34

23,4

2,62

0,02

4

7

16,00

64,00

256,00

28

2,31

1,28

4,04

2

16,32

65,94

266,39

8,08

2,19

14,98

4,1

8

16,81

68,92

282,58

32,8

2,02

4,54

4,2

9

17,64

74,09

311,17

37,8

1,74

9,8

4,2

8

17,64

74,09

311,17

33,6

1,74

4,54

4,3

10

18,49

79,51

341,88

43

1,49

17,06

4,32

8

18,66

80,62

348,29

34,56

1,2

4,54

4,47

8

19,98

89,31

399,24

35,76

1,1

4,54

4,81

10

23,14

111,28

535,28

48,1

0,5

17,06

4,87

7

23,72

115,50

562,49

34,09

0,42

1,28

4,99

7

24,90

124,25

620,01

34,93

0,28

1,28

5,24

7

27,46

143,88

753,92

36,68

0,08

1,28

5,27

7

27,77

146,36

771,33

36,89

0,06

1,28

5,54

6

30,69

170,03

941,97

33,24

0,0004

0,02

5,66

6

32,04

181,32

1026,28

33,96

0,02

0,02

6,01

6

36,12

217,08

1304,66

36,06

0,24

0,02

6,33

5

40,07

253,64

1605,52

31,65

0,66

0,76

6,97

2

48,58

338,61

2360,10

13,94

2,1

14,98

8,02

3

64,32

515,85

4137,11

24,06

6,25

8,24

8,24

5

67,90

559,48

4610,08

41,2

7,4

0,76

9,07

4

82,26

746,14

6767,51

36,28

12,6

3,5

9,29

6

86,30

801,77

7448,40

55,74

14,21

0,02

10,1

5

102,01

1030,30

10406,04

50,5

20,98

0,76

10,12

5

102,41

1036,43

10488,71

50,6

21,16

0,76

10,26

9

105,27

1080,05

11081,27

92,34

22,17

9,8

10,87

4

118,16

1284,37

13961,05

43,48

28,62

3,5

11,64

3

135,49

1577,10

18357,43

34,92

37,45

8,24

12,32

6

151,78

1869,96

23037,90

73,92

46,24

0,02

12,41

2

154,01

1911,24

23718,49

24,82

47,47

14,98

У=248,41

264

1775,19

У=15311,95

У=148745,26

1396,40

У=401,26

У=295,34

=5,52

5,87

=31,03

=2,92

=2,56

= -0,18.

Линейный коэффициент корреляции показывает и тесноту, и направление. Поскольку 0 и приближается к нулю, то характеризуется обратной связью другого характера.

Выравнивание динамического ряда будем производить по параболе.

yт= a0+a1•x+ a2•x2,

где a0, a1 и а2 - параметры уравнения, которые находим из системы уравнений:

(10)

Решив систему уравнений методом Крамера, получили следующие значения:

а0=0,38; а1=1,31; а2=-1,07.

Уравнение регрессии принимает вид:

yт= 0,38+1,31•x-1,07•x2.

Полученные значения указаны в таблице 4.

Таблица 4

хi

yi

ут

(yi-)2

(ут-)2

1

2

3

4

5

0,85

4

0,72

3,5

26,52

1,52

3

-0,10

8,24

35,65

2,17

2

-1,82

14,98

59,07

2,19

2

-1,88

14,98

60,11

2,22

3

-1,99

8,24

61,70

2,53

8

-3,15

4,54

81,44

2,86

10

-4,63

17,06

110,16

3,03

10

-5,47

17,06

128,69

3,5

2

-8,14

14,98

196,35

3,53

9

-8,33

9,8

201,61

3,6

3

-8,77

8,24

214,36

3,65

9

-9,09

9,8

223,91

3,7

9

-9,42

9,8

233,82

3,7

4

-9,42

3,5

233,82

3,8

5

-10,09

0,76

254,81

3,9

6

-10,79

0,02

277,41

4

7

-11,50

1,28

301,72

4,04

2

-11,79

14,98

311,94

4,1

8

-12,24

4,54

327,82

4,2

9

-12,99

9,8

355,81

4,2

8

-12,99

4,54

355,81

4,3

10

-13,77

17,06

385,78

4,32

8

-13,93

4,54

392,02

4,47

8

-15,14

4,54

441,58

4,81

10

-18,07

17,06

573,34

4,87

7

-18,62

1,28

599,63

4,99

7

-19,73

1,28

655,17

5,24

7

-22,14

1,28

784,29

5,27

7

-22,43

1,28

801,08

5,54

6

-25,20

0,02

965,51

5,66

6

-26,48

0,02

1046,75

6,01

6

-30,40

0,02

1315,18

6,33

5

-34,20

0,76

1605,72

6,97

2

-42,47

14,98

2336,84

8,02

3

-57,94

8,24

4071,29

8,24

5

-61,48

0,76

4535,49

9,07

4

-75,76

3,5

6663,74

9,29

6

-79,80

0,02

7338,58

10,1

5

-95,54

0,76

10283,93

10,12

5

-95,95

0,76

10366,54

10,26

9

-98,82

9,8

10959,10

10,87

4

-111,81

3,5

13848,15

11,64

3

-129,35

8,24

18283,22

12,32

6

-145,89

0,02

23030,48

12,41

2

-148,15

14,98

23722,64

У=248,41

264

У=401,26

У=149058,58

=5,52

5,87

у2=8,92

=33312,41

Определим теоретический коэффициент детерминации R2, который покажет долю общей вариационной зависимости переменной, обусловленной регрессией. Он рассчитывается по формуле:

R2= (11)

Из таблицы 4

==;

=.

R2=371,35.

Теоретический коэффициент детерминации показывает, что доля общей вариации переменной, обусловленной регрессией, составляет всего 0,081.

Рассчитаем теоретическое корреляционное отношение:

R= (12)

R=19,27.

Теоретическое корреляционное отношение показывает, что связь между вариацией факторного признака "Случаи несвоевременной доставки" и вариацией результативного признака "Время работы на рынке" достаточно высокая.

Проверяем значимость уравнения регрессии, используя значение Фишера. Расчетное значение получаем по эмпирическим данным:

(13)

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Функциональные и корреляционные зависимости. Сущность корреляционной связи. Методы выявления наличия корреляционной связи между двумя признаками и измерение степени ее тесноты. Построение корреляционной таблицы. Уравнение регрессии и способы его расчета.

    контрольная работа [55,2 K], добавлен 23.07.2009

  • Анализ исследований в области лечения диабета. Использование классификаторов машинного обучения для анализа данных, определение зависимостей и корреляции между переменными, значимых параметров, а также подготовка данных для анализа. Разработка модели.

    дипломная работа [256,0 K], добавлен 29.06.2017

  • Установление корреляционных связей между признаками многомерной выборки. Статистические параметры регрессионного анализа линейных и нелинейных выборок. Нахождение функций регрессии и проверка гипотезы о значимости выборочного коэффициента корреляции.

    курсовая работа [304,0 K], добавлен 02.03.2017

  • Задачи которые решает корреляционный анализ. Определение формы связи - установление математической формы, в которой выражается связь. Измерение тесноты, т.е. меры связи между признаками с целью установления степени влияния данного фактора на результат.

    реферат [67,3 K], добавлен 09.11.2010

  • Построение аналитической группировки с целью изучения зависимости между стажем работы рабочих, выработкой и качеством изготавливаемой продукции. Интервальный вариационный ряд распределения с равновеликими интервалами. Средняя выработка, мода и медиана.

    контрольная работа [911,4 K], добавлен 14.07.2009

  • Показатели тесноты связи. Смысл коэффициентов регрессии и эластичности. Выявление наличия или отсутствия корреляционной связи между изучаемыми признаками. Расчет цепных абсолютных приростов, темпов роста абсолютного числа зарегистрированных преступлений.

    контрольная работа [1,5 M], добавлен 02.02.2014

  • Основные задачи регрессионного анализа в математической статистике. Вычисление дисперсии параметров уравнения регрессии и дисперсии прогнозирования эндогенной переменной. Установление зависимости между переменными. Применение метода наименьших квадратов.

    презентация [100,3 K], добавлен 16.12.2014

  • Построение логических взаимосвязей между цветами при помощи аппарата дискретной математики. Структуры объекта в виде множеств, граф отношений между ними. Исследование на рефлексивность, транзитивность, симметричность. Матрицы смежности и инцидентности.

    контрольная работа [129,4 K], добавлен 07.06.2010

  • Определение математического ожидания и среднеквадратического отклонения с целью подбора закона распределения к выборке статистических данных об отказах элементов автомобиля. Нахождения числа событий в заданном интервале; расчет значения критерия Пирсона.

    контрольная работа [336,3 K], добавлен 01.04.2014

  • Понятие комплекса случайных величин, закона их распределения и вероятностной зависимости. Числовые характеристики случайных величин: математическое ожидание, момент, дисперсия и корреляционный момент. Показатель интенсивности связи между переменными.

    курсовая работа [2,4 M], добавлен 07.02.2011

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.