Корреляционный анализ нормального закона распределения
Аналогично находим доверительные интервалы и для других значимых коэффициентов корреляции.
2). RX5X7 = 0,415
M(Z)=(0,440; 0,444).
3). RX5X9 = 0,363
M(Z)=(0,378; 0,382).
4). RX5X17 = -0,940
M(Z)=(-1,736; -1,740).
5). RX7X17 = -0,389
M(Z)=(-0,409; -0,413).
6). RX9X17 = -0,378
M(Z)=(-0,396 -0,400).
Вывод: Для значимых парных коэффициентов найдены доверит
ельные интервалы и установлены следующие связи:
умеренная линейная положительная связь между производительностью труда и среднегодовой численностью ППП;
умеренная положительная связь удельным весом рабочих в составе ППП и коэффициентом сменности оборудования;
умеренная положительная связь между удельным весом рабочих в составе ППП и удельным весом потерь от брака;
весьма высокая отрицательная связь между удельным весом рабочих в составе ППП и непроизводственными расходами;
умеренная отрицательная связь между коэффициентом сменности оборудования и непроизводственными расходами;
умеренная отрицательная связь между удельным весом потерь от брака и непроизводственными расходами.
2. Определим частные коэффициенты корреляции позволяющие очистить связь от влияния других переменных. В результате расчетов в программе Statistica получаем матрицу частных коэффициентов корреляции.
Y1 |
X5 |
X7 |
X9 |
X11 |
X17 | |
Y1 |
1,000 |
-0,088 |
0,147 |
-0,099 |
0,426 |
-0,072 |
X5 |
-0,088 |
1,000 |
0,027 |
0,035 |
0,537 |
-0,946 |
X7 |
0,147 |
0,027 |
1,000 |
0,167 |
0,116 |
-0,082 |
X9 |
-0,099 |
0,035 |
0,167 |
1,000 |
-0,026 |
-0,063 |
X11 |
0,426 |
0,537 |
0,116 |
-0,026 |
1,000 |
0,522 |
X17 |
-0,072 |
-0,946 |
-0,082 |
-0,063 |
0,522 |
1,000 |
Красным цветом обозначены значимые коэффициенты.
Найдем для них доверительные интервалы:
1). Ry1x11=Rx11y1= 0,426
M(Z)є (Z-δ; Z+δ), где
δ= 0,039
Находим Z-преобразование Фишера
Z= 0,455
tγ=1,96 – находится по таблице функции Лапласа
В результате получаем доверительный интервал M(Z)=(0,416; 0,495).
Аналогично находим доверительные интервалы и для других значимых коэффициентов корреляции:
2). Rx5x17=Rx17x5= -0,946
M(Z)=(-1,754; -1,832).
3). Rx5x11= Rx11x5= 0,537
M(Z)=(0,560; 0,639).
4). Rx11x17=Rx17x11= 0,522
M(Z)=(0,539; 0,618).
Вывод:
выявлена умеренная линейная положительная связь между производительностью труда и среднегодовой численностью ППП;
весьма высокая линейная отрицательная связь между удельным весом рабочих в составе ППП и непроизводственными расходами;
заметная линейная положительная связь между удельным весом рабочих в составе ППП и среднегодовой численностью ППП;
заметная линейная положительная связь между среднегодовой численностью ППП и непроизводственными расходами.
3. В результате расчетов получаем множественные коэффициенты корреляции:
Ry1/x5 x7 x9 x11 x17 |
0,506385 |
R^2 |
0,256425618 |
Rx5/y1 x7 x9 x11 x17 |
1,939548 |
R^2 |
3,761847704 |
Rx7/y1 x5 x9 x11 x17 |
2,471327 |
R^2 |
6,107457178 |
Rx9/y1 x5 x7 x11 x17 |
2,976675 |
R^2 |
8,860595965 |
Rx14/y1 x6 x8 x13 x17 |
1,571547 |
R^2 |
2,469759639 |
Rx17/y1 x5 x7 x9 x11 |
2,097624 |
R^2 |
4,400028274 |
Определяем Fнабл. и Fкр для каждого множественного коэффициента корреляции:
Fнабл Ry1 |
3,103698 |
Fкр(0,05,5,45) |
2,53 | |
Fнабл Rx5 |
-12,2587 | |||
Fнабл Rx7 |
-10,7621 | |||
Fнабл Rx9 |
-10,145 | |||
Fнабл Rx11 |
-15,1235 | |||
Fнабл Rx17 |
-11,647 |
Другие рефераты на тему «Экономико-математическое моделирование»:
Поиск рефератов
Последние рефераты раздела
- Выборочные исследования в эконометрике
- Временные характеристики и функция времени. Графическое представление частотных характеристик
- Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel
- Биматричные игры. Поиск равновесных ситуаций
- Анализ рядов распределения
- Анализ состояния финансовых рынков на основе методов нелинейной динамики
- Безработица - основные определения и измерение. Потоки, запасы, утечки, инъекции в модели