Microsoft Excel: инструмент «Анализ данных»
Пример
Уравнение регрессии:
Регрессионные модели используются при моделировании различных ситуаций, прогнозировании – посредством подстановки заданных
11.75M
Categories: mathematicsmathematics softwaresoftware

Microsoft Excel. Анализ данных

1. Microsoft Excel: инструмент «Анализ данных»

MICROSOFT EXCEL:
ИНСТРУМЕНТ «АНАЛИЗ ДАННЫХ»
Корреляция
Регрессия
Описательная статистика

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

10.

10

11.

График подбора
у
ВЫВОД ИТОГОВ (Парная связь)
Регрессионная статистика
Множественный R
0,954999
R-квадрат
0,912022
Нормированный Rквадрат
0,901025
Стандартная ошибка 0,476426
Наблюдения
10
8
7
6
5
4
3
2
1
0
у
Предсказанное у
0
5
10
15
20
Х
Дисперсионный анализ
Регрессия
Остаток
Итого
Y-пересечение
Х
df
1
8
9
SS
MS
F
18,82414 18,82414 82,93226
1,815857 0,226982
20,64
Стандарт
tКоэффици ная
статистик Нижние Верхние
енты
ошибка
а
95%
95%
b0 -0,80429 0,644246 -1,24841 -2,28992 0,681348
b1 0,518571 0,056944 9,106715 0,387259 0,649884
11

12. Пример

По данным о 10 работниках предприятия построить
множественную линейную регрессию, оценить качество
модели, найти коэффициенты эластичности (критические
значения: F 0,05 (2,7) = 4,74; t 0,05 (7) = 2,36).
№ п/п
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Разряд
х1
4
1
4
2
1
2
3
5
2
3
Стаж работы, лет
х2
5
1
7
2
1
5
8
10
0
7
З/плата, усл./ед.
у
480
240
540
260
250
280
480
600
200
300
12

13.

ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный R
0,913118
R-квадрат
0,833785
Нормированный Rквадрат
0,786295
Стандартная ошибка
66,07209
Наблюдения
10
Дисперсионный анализ
df
SS
MS
Регрессия
2
161892,2 80946,08
Остаток
7
28917,85 4131,121
Итого
9
190810
Y-пересечение
х1
х2
b0
b1
b2
Коэффиц
иенты
112,2749
71,14741
20,10757
Стандар
tтная статист
ошибка
ика
49,8606 2,876995
29,59054 2,404397
11,83257 1,699341
F
19,594
13

14. Уравнение регрессии:

уˆ 112,3 71,15х1 12,7 х2
Коэффициенты эластичности:
x1
2,7
Е1 b1 71,15
0,53
y
363
x2
4,6
Е2 b2 12,7
0,16
y
363
Ej показывает, на сколько процентов в
среднем изменяется у при изменении х на
1 % и при неизменности остальных факторов.
14

15. Регрессионные модели используются при моделировании различных ситуаций, прогнозировании – посредством подстановки заданных

значений факторов в уравнение
регрессии.
Определить
прогнозное
значение
заработной платы работника с 6 разрядом и
производственным стажем 20 лет
(точечная оценка).
уˆ 112,3 71,15х1 12,7 х2
уˆ 112,3 71,15 6 12,7 20 794 ( усл. ед.)
15
English     Русский Rules