Расчет коэффициентов корреляции и детерминации, проверка правильности выбранных факторов и формы связи — КиберПедия 

История развития пистолетов-пулеметов: Предпосылкой для возникновения пистолетов-пулеметов послужила давняя тенденция тяготения винтовок...

Архитектура электронного правительства: Единая архитектура – это методологический подход при создании системы управления государства, который строится...

Расчет коэффициентов корреляции и детерминации, проверка правильности выбранных факторов и формы связи

2019-08-04 121
Расчет коэффициентов корреляции и детерминации, проверка правильности выбранных факторов и формы связи 0.00 из 5.00 0 оценок
Заказать работу

Отбор факторов и показателей для построения функции потребления

 

Исходные данные, характеризующие изменение душевого дохода (Х) и расхода на потребление товара А (Y) приведены в таблице 1.

 

Таблица 1 - Исходные данные

Душевой доход (X) (ден. ед) Расход на потребление товара А (Y) (ден. ед) X * Y
200,00  114,00  40 000,00 22 800,00  12 996,00
250,00  123,00  62 500,00 30 750,00  15 129,00
300,00  132,00  90 000,00 39 600,00  17 424,00
350,00  143,00  122 500,00 50 050,00  20 449,00
400,00  152,00  160 000,00 60 800,00  23 104,00
450,00  161,00  202 500,00 72 450,00  25 921,00
500,00  169,00  250 000,00 84 500,00  28 561,00
550,00  171,00  302 500,00 94 050,00  29 241,00
600,00  178,00  360 000,00 106 800,00  31 684,00
650,00  182,00  422 500,00 118 300,00  33 124,00
700,00  191,00  490 000,00 133 700,00  36 481,00
4 950,00  1 716,00  2 502 500,00 813 800,00  274 114,00
450,00  156,00  227 500,00 73 981,82  24 919,45

Определение формы связи между результирующим (у) и объясняющим (х) факторами и расчет параметров уравнения парной регрессии

 

Построим, используя исходные данные в таблице 1, систему нормальных уравнений по формуле (1) и решим ее относительно неизвестных а и b:

 

 (1)

1716 = 11*a + 4950*b, =>

813800 = 4950*a + 2502500*b

813800 = 772200 - 2227500*b + 2502500*b

41600 = 275000*b, => b = 0,1513, а = 87,927

 

Уравнение регрессии имеет вид:

 

ŷ = 87,927 + 0,1513х,

 

Сравним фактические и расчетные расходы на потребление товара А (таблица 2) и построим график полученной функции ŷ (рисунок 1).

Рисунок 1 - Сравнение фактических и расчетных расходов на потребление товара А для линейного уравнения регрессии

 

По формуле ŷ = a + b х (2) (где, а - регрессионная постоянная, точка пересечения линии регрессии с осью OY, b - коэффициент регрессии, угол наклона линии регрессии, характеризующий отношение D Y ¤ D X, ŷ - теоретическое значение объясняемой переменной) рассчитаем ŷ.

 

Таблица 2 Сравнение фактических и расчетных значений расходов на потребление товара А при прямолинейной зависимости

№ группы

Расходы на потребление

товара А

Отклонение фактических расходов от расчетных (у - ŷ)

фактические (у) Расчетные (ŷ) абсолютные относительные (в процентах)
1 114,00  118,00  - 4,00 -4%
2 123,00  126,00  - 3,00 -2%
3 132,00  133,00  - 1,00 -1%
4 143,00  141,00  2,00 1%
5 152,00  148,00  4,00 3%
6 161,00  156,00  5,00 3%
7 169,00  164,00  5,00 3%
8 171,00  171,00  - 0%
9 178,00  179,00  - 1,00 -1%
10 182,00  186,00  - 4,00 -2%
11 191,00  194,00  - 3,00 -2%
всего - - 0 -

Отбор факторов и показателей для построения функции потребления

 

Исходные данные, характеризующие изменение душевого дохода (Х) и расхода на потребление товара А (Y) приведены в таблице 1.

 

Таблица 1 - Исходные данные

Душевой доход (X) (ден. ед) Расход на потребление товара А (Y) (ден. ед) X * Y
200,00  114,00  40 000,00 22 800,00  12 996,00
250,00  123,00  62 500,00 30 750,00  15 129,00
300,00  132,00  90 000,00 39 600,00  17 424,00
350,00  143,00  122 500,00 50 050,00  20 449,00
400,00  152,00  160 000,00 60 800,00  23 104,00
450,00  161,00  202 500,00 72 450,00  25 921,00
500,00  169,00  250 000,00 84 500,00  28 561,00
550,00  171,00  302 500,00 94 050,00  29 241,00
600,00  178,00  360 000,00 106 800,00  31 684,00
650,00  182,00  422 500,00 118 300,00  33 124,00
700,00  191,00  490 000,00 133 700,00  36 481,00
4 950,00  1 716,00  2 502 500,00 813 800,00  274 114,00
450,00  156,00  227 500,00 73 981,82  24 919,45

Определение формы связи между результирующим (у) и объясняющим (х) факторами и расчет параметров уравнения парной регрессии

 

Построим, используя исходные данные в таблице 1, систему нормальных уравнений по формуле (1) и решим ее относительно неизвестных а и b:

 

 (1)

1716 = 11*a + 4950*b, =>

813800 = 4950*a + 2502500*b

813800 = 772200 - 2227500*b + 2502500*b

41600 = 275000*b, => b = 0,1513, а = 87,927

 

Уравнение регрессии имеет вид:

 

ŷ = 87,927 + 0,1513х,

 

Сравним фактические и расчетные расходы на потребление товара А (таблица 2) и построим график полученной функции ŷ (рисунок 1).

Рисунок 1 - Сравнение фактических и расчетных расходов на потребление товара А для линейного уравнения регрессии

 

По формуле ŷ = a + b х (2) (где, а - регрессионная постоянная, точка пересечения линии регрессии с осью OY, b - коэффициент регрессии, угол наклона линии регрессии, характеризующий отношение D Y ¤ D X, ŷ - теоретическое значение объясняемой переменной) рассчитаем ŷ.

 

Таблица 2 Сравнение фактических и расчетных значений расходов на потребление товара А при прямолинейной зависимости

№ группы

Расходы на потребление

товара А

Отклонение фактических расходов от расчетных (у - ŷ)

фактические (у) Расчетные (ŷ) абсолютные относительные (в процентах)
1 114,00  118,00  - 4,00 -4%
2 123,00  126,00  - 3,00 -2%
3 132,00  133,00  - 1,00 -1%
4 143,00  141,00  2,00 1%
5 152,00  148,00  4,00 3%
6 161,00  156,00  5,00 3%
7 169,00  164,00  5,00 3%
8 171,00  171,00  - 0%
9 178,00  179,00  - 1,00 -1%
10 182,00  186,00  - 4,00 -2%
11 191,00  194,00  - 3,00 -2%
всего - - 0 -

Расчет коэффициентов корреляции и детерминации, проверка правильности выбранных факторов и формы связи

 

Мы выяснили возможность установления корреляционной связи между значениями х и соответствующими значениями у. Теперь необходимо выяснить, как изменение факторного признака влияет на изменение результативного признака.

Вычислим коэффициента корреляции по формуле (3) для расчета линейного коэффициента корреляции:

 

получим: (3)

 

Линейный коэффициент корреляции может принимать любые значения в пределах от минус 1 до плюс 1. Чем ближе коэффициент корреляции по абсолютной величине к 1, тем теснее связь между признаками. Знак при линейном коэффициенте корреляции указывает на направление связи - прямой зависимости соответствует знак плюс, а обратной зависимости - знак минус.

В нашем примере r = 0,990.

Кроме того, можно рассчитать коэффициент детерминации d, который равен квадрату коэффициента корреляции.

В нашем примере d = 0,981.

Это значит, что изменение расходов на товар А можно на 98,1% объяснить изменением дохода.

Остальные 1,9% могут явиться следствием:

недостаточно хорошо подобранной формы связи;

влияния на зависимую переменную каких-либо других неучтенных факторов.

Целесообразно проверить, не улучшится ли результат, если принять криволинейную форму связи.

Воспользуемся степенной функцией вида: ŷ = axb

Логарифмируем:

 

lg ŷ = lg a + b lgx. (4)

24,07 = 11*a + 28,85*b, => а=

63,26 = 28,85*a + 75,98*b

63,26 = 28,85 () + 75,98*b,

0,1282 = 0,31*b, => b = 0,4092

а =

lg у = 1,1149 + 0,4092 lgх

 

Для нахождения параметров а и b всю процедуру МНК проделываем не с величинами у и х, а с их логарифмами. После решения системы нормальных уравнений (2) получаем: lg a = 1,1149; b = 0,4092.

Уравнение регрессии: lg ŷ = 1,1149 + 0,4092 lg x

Сравним фактические и расчетные расходы на потребление товара А (таблица 3) и построим график полученной функции ŷ (рисунок 2).


Рисунок 2 Сравнение фактических и расчетных расходов на потребление товара А для степенного уравнения регрессии

 

Таблица 3 Сравнение фактических и расчетных значений расходов на потребление товара А при степенной зависимости

№ группы

Расходы на товар А

Отклонение фактических значений от расчетных (у-ŷ)

фактические (у) Расчетные (ŷ) абсолютные относительные (в процентах)
1 114,00  114,00  - 0%
2 123,00  125,00  - 2,00 -2%
3 132,00  134,00  - 2,00 -2%
4 143,00  143,00  - 0%
5 152,00  151,00  1,00 1%
6 161,00  159,00  2,00 1%
7 169,00  166,00  3,00 2%
8 171,00  172,00  - 1,00 -1%
9 178,00  179,00  - 1,00 -1%
10 182,00  184,00  - 2,00 -1%
11 191,00  190,00  1,00 1%
Всего - -  - 1,00 -

 

Теснота криволинейной связи измеряется корреляционным отношением, обозначаемым через h и имеющим тот же смысл, что и r.

Теоретическое корреляционное отношение может быть рассчитано по формуле:


h=, (5)

 

где s2фактор-дисперсия для теоретических значений ŷ (объясненная вариация);

s2общ - дисперсия для фактических значений у (необъясненная вариация).

 

=

h =  = 0,978

 

В нашем примере h = 0,978, h ² = 0,958.

Как видим, степенная форма связи точнее отражает зависимость потребления товара А от дохода.

 


Поделиться с друзьями:

Кормораздатчик мобильный электрифицированный: схема и процесс работы устройства...

Индивидуальные и групповые автопоилки: для животных. Схемы и конструкции...

Состав сооружений: решетки и песколовки: Решетки – это первое устройство в схеме очистных сооружений. Они представляют...

История развития пистолетов-пулеметов: Предпосылкой для возникновения пистолетов-пулеметов послужила давняя тенденция тяготения винтовок...



© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!

0.034 с.