Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel — страница 17

  • Просмотров 5516
  • Скачиваний 70
  • Размер файла 131
    Кб

коэффициента эластичности: = =1,1667% Вывод: Значение коэффициента эластичности Кэ=1,1667% показывает, что при увеличении факторного признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов на 1% значение результативного признака Выпуск продукции увеличивается (уменьшается) в среднем на 1,1667 %. 6.3 Экономическая интерпретация остаточных величин εi Каждый их остатков характеризует отклонение фактического значения yi от

теоретического значения , рассчитанного по построенной регрессионной модели и определяющего, какого среднего значения следует ожидать, когда фактор Х принимает значение xi. Анализируя остатки, можно сделать ряд практических выводов, касающихся выпуска продукции на рассматриваемых предприятиях отрасли. Значения остатков i (таблица остатков из диапазона А98:С128) имеют как положительные, так и отрицательные отклонения от

ожидаемого в среднем объема выпуска продукции (которые в итоге уравновешиваются, т.е.). Экономический интерес представляют наибольшие расхождения между фактическим объемом выпускаемой продукции yi и ожидаемым усредненным объемом . Вывод: Согласно таблице остатков максимальное превышение ожидаемого среднего объема выпускаемой продукции имеют три предприятия - с номерами 20, 19, 29 а максимальные отрицательные отклонения - три

предприятия с номерами 7, 15, 32. Именно эти шесть предприятий подлежат дальнейшему экономическому анализу для выяснения причин наибольших отклонений объема выпускаемой ими продукции от ожидаемого среднего объема и выявления резервов роста производства. Задача 7 Нахождение наиболее адекватного нелинейного уравнения регрессии с помощью средств инструмента Мастер диаграмм. Уравнения регрессии и их графики построены для 3-х

видов нелинейной зависимости между признаками и представлены на диаграмме 2.1 Рабочего файла. Уравнения регрессии и соответствующие им индексы детерминации R2 приведены в табл.2.10 (при заполнении данной таблицы коэффициенты уравнений необходимо указывать не в компьютерном формате, а в общепринятой десятичной форме чисел). Таблица 2.10 Регрессионные модели связи Вид уравнения Уравнение регрессии Индекс детерминации R2 Полином

2-го порядка 5Е-05х2+0,6х+201,7 0,8353 Полином 3-го порядка 8Е-08х3-0,001х2+5,1х-5982,3 0,8381 Степенная функция 0,2х1,1788 0,8371 Выбор наиболее адекватного уравнения регрессии определяется максимальным значением индекса детерминации R2: чем ближе значение R2 к единице, тем более точно регрессионная модель соответствует фактическим данным. Вывод: Максимальное значение индекса детерминации R2 =0,8381. Следовательно, наиболее адекватное исходным данным