Пакет программ Майкрософт, как эффективное средство эконометрического анализа

Построим с надёжностью г=0,95 и с учётом найденного доверительные интервалы для всех значимых парных коэффициентов корреляции, полученных нами. Расчёты представим в виде таблицы.

Таблица 6

Расчёт доверительных интервалов для парных генеральных коэффициентов корреляции исследуемых экономических показателей с надёжностью г=0

,95

Таким образом, доверительные интервалы с надёжностью г=0,95 для всех значимых парных генеральных коэффициентов корреляции выглядят следующим образом:

P(0,19727≤ сY3X10 ≤ 0,6479)=0,95

P(-0,55343≤ сY3X15 ≤ -0,05149)=0,95

P(0,11325≤ сX5X7 ≤ 0,59509)=0,95

P(-0,76569≤ сX5X15 ≤ -0,41202)=0,95

P(-0,59110≤ сX7X15 ≤ -0,10717)=0,95

По полученным данным можно сделать следующие выводы:

1. Значимые прямые взаимосвязи обнаружены между изучаемым признаком Y3-рентабельность и факторным признаком Х10 – фондоотдача, а также между факторными признаками Х5 – удельный вес рабочих в составе ППП и Х7 – коэффициент сменности оборудования.

2. Обратные значимые взаимосвязи наблюдаются между факторным признаком Х15 – оборачиваемость нормируемых оборотных средств и изучаемым признаком Y3-рентабельность; между факторным признаком Х15 и Х5 - удельным весом рабочих в составе ППП; а также между факторным признаком Х15 и Х7 - коэффициентом сменности оборудования.

3. О тесноте связи можно судить по приближенности коэффициента корреляции по абсолютному значению к единице. Наиболее тесная связь наблюдается между удельным весом рабочих в составе ППП и оборачиваемостью нормируемых оборотных средств. Об этой связи можно сказать, что она умеренная (0,5≤|r|≤0,7) , в то же время, остальные значимые связи являются слабыми (0,3≤|r|≤0,5).

2.2 Расчёт частных коэффициентов корреляции. Сравнение частных и парных коэффициентов корреляции

Частные коэффициенты корреляции характеризуют взаимосвязь между двумя выбранными переменными при исключении влияния остальных показателей (т.е. характеризуют «чистую» связь только между этими признаками) и важны для понимания взаимодействия всего комплекса показателей, т.к. позволяют определить механизмы усиления-ослабления влияния переменных друг на друга.

Частный коэффициент (k-2)-го порядка между переменными, например, между Y и X1, равен:

,

где Rij – алгебраическое дополнение элемента rij корреляционной матрицы R , равное Rij =(-1)i+j · Mij

Mij – минор элемента rij корреляционной матрицы R, т.е. определитель матрицы на 1 меньшего порядка, полученной из R путём вычёркивания i-й строки и j-го столбца.

Сформировав в в Excel соответствующие матрицы размерности (k-1)Ч(k-1) (в нашем случае 4Ч4), найдем с помощью встроенной функции определители этих матриц :

ВСТАВКА (Office 2003) или ФОРМУЛЫ (Office 2007)

f(x) Функция

Математические

МОПРЕД ,

указав в качестве массива соответствующую матрицу переменных.

Воспользовавшись этой функцией, получаем:

Таблица 7

Алгебраические дополнения корреляционной матрицы

 Скачать реферат