Меню
Главная
УСЛУГИ
Авторизация/Регистрация
Реклама на сайте
Основные задачи корреляционного-регрессионного анализаТехнологии определения статистических показателей при анализе...Корреляционно-регрессионный анализМетоды корреляционного и регрессионного анализаНекоторые прикладные задачи регрессионного анализаОдномерный регрессионный анализПрименение информационных технологий для решения управленческих...Корреляционно-регрессионные моделиМодели и технологии решения задач статистического анализаРегрессионный анализ в Excel
 
Главная arrow Информатика arrow Информационные технологии в маркетинге
< Предыдущая   СОДЕРЖАНИЕ   Следующая >

Технология решения задач корреляционного и регрессионного анализа с применением Microsoft Excel

Задачами регрессионного анализа являются выбор типа модели (формы связи), установление степени влияния независимых переменных на зависимую и определение расчетных значений зависимой переменной (функции регрессии). Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты известной связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей (причинный характер которых должен быть выяснен с помощью теоретического анализа) и оценке факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.

Пакет анализа — это надстройка, которая предоставляет широкие возможности для проведения статистического анализа маркетинговых исследований.

Для установки средств Пакета анализа необходимо выполнить следующие действия:

1) выбрать команду СервисНадстройки;

2) в диалоговом окне Надстройки установить флажок Пакет анализа;

3) щелкнуть по кнопке ОК (рис. 6.5).

Диалоговое окно Надстройки

Рис. 6.5. Диалоговое окно Надстройки

Рассмотрим построение однофакторной линейной регрессионной модели связи изучаемых признаков на примере рынка образовательных услуг (табл. 6.17), т.е. определим взаимосвязь престижности специальности и количества студентов, желающих поступить на эту специальность.

Таблица 6.17

Исходные данные

Престижность специальности х, баллы

Количество студентов, выбирающих специальность у, чел.

1

4

2

9

3

12

4

17

5

38

Σ15

Σ80

Регрессионный анализ заключается в определении аналитического выражения между факторным (x) и результативным (у) признаками. В результате работы инструмента Регрессия производится расчет параметров a0 и а1 уравнения линейной регрессии у = а() + а1х и проверка его адекватности исследуемым фактическим данным. В Microsoft Excel необходимо перенести данные табл. 6.17, далее запустить инструмент Регрессия.

1. Выбрать СервисАнализ данныхРегрессияОК. Появится окно Регрессия (рис. 6.6). 2

Окно Регрессия

Рис. 6.6. Окно Регрессия

2. Установить входной интервал Y — диапазон ячеек таблицы со значениями признака Y (В3:В7).

3. Входной интервал X — диапазон ячеек таблицы со значениями X (А3:А7).

4. Метки — не активизировать.

5. Уровень надежности — 95%.

6. Константа — ноль — не активизировать.

7. Выходной интервал — ячейка с параметрами А9.

8. Новый рабочий лист / Новая рабочая книга — не активизировать.

9. График остатков — не активизировать.

10. График подбора — активизировать.

11. График нормальной вероятности — не активизировать (рис. 6.7). Нажать О К.

Окно Регрессия с заданными параметрами

Рис. 6.7. Окно Регрессия с заданными параметрами

В результате указанных действий осуществляется вывод в заданный диапазон рабочего листа выходных данных (табл. 6.18— 6.20) и одного графика (рис. 6.8).

Таблица 6.18

Вывод итогов

Регрессионная статистика

Значение

Множественный R

0,912292

R-квадрат

0,832277

Нормированный R-квадрат

0,776369

Стандартная ошибка

6,228965

Наблюдения

5

Таблица 6.19

Дисперсионный анализ

Показатель

SS

MS

F

Значимость F

Регрессия

1

577,6

577,6

14,8866

0,030768

Остаток

3

116,4

38,8

-

-

Итого

4

694

-

-

-

Показатель

Коэффициент

Стандартная ошибка

t-статистика

Р-значение

Нижние

95%

Верхние

95%

Нижние

95,0%

Верхние

95,0%

Y-пересечен не

-6,8

6,532993

-1,04087

0,374445

-27,5909

13,99092

-27,5909

13,99092

Переменная X1

7,6

1,969772

3,858315

0,030768

1,331302

13,8687

1,331302

13,8687

Таблица 6.20

Вывод остатка

Наблюдение

Предсказанное Y

Остаток

1

0,8

3,2

2

8,4

0,6

3

16

-4

4

23,6

-6,6

5

31,2

6,8

Переменная Х1. График подбора

Рис. 6.8. Переменная Х1. График подбора

Интерпретация параметров инструмента Регрессия такова:

множественный R — линейный коэффициент корреляции (r);

R-квадрат — коэффициент детерминации (R2);

стандартная ошибка — среднее квадратическое отклонение расчетных значений от фактических (σε);

наблюдения — число наблюдений (п);

Df число степеней свободы;

SS — сумма квадратов;

F — критерий Фишера;

MS — дисперсия факторная и остаточная ();

Υ-пересечение — свободный член регрессии (a0);

переменная Х1 — коэффициент регрессии (а1);

• коэффициенты — значения коэффициентов уравнения регрессии;

– нижние 95% и верхние 95% — соответственно нижние и верхние границы доверительных интервалов для коэффициентов регрессии, рассчитанные для уравнения надежности Р = 0,95;

– нижние 68,3% и верхние 68,3% — соответственно нижние и верхние границы доверительных интервалов для коэффициентов регрессии, рассчитанные для уравнения надежности Р = 0,683;

пересеченное Υ — расчетные значения результативного признака (yi);

остатки — отклонение расчетных значений от фактических (yi - yфi).

4. Технология прогноза объема продаж с помощью Мастера функций. Прогнозирование в маркетинге является важнейшим элементом системы планово-экономических расчетов. В Microsoft Excel есть несколько стандартных функций, позволяющих решать задачи прогнозирования.

Вызов функции ТЕНДЕНЦИЯ для прогноза объема продаж на некоторый товар по временному ряду показан на рис. 6.9. В ячейках В4:В8 находятся данные об объеме продаж за прошедшие пять лет. В ячейку В10 будет возвращено прогнозное значение объема продаж. Для открытия диалога Мастер функций нажата кнопка fx на панели управления. Функция ТЕНДЕНЦИЯ расположена в категории Статистические (левое окно диалога). Для того чтобы вызвать функцию ТЕНДЕНЦИЯ, нужно щелкнуть мышью (левой клавишей) по названию функции в правом окне и нажать кнопку ОК.

Вызов функции ТЕНДЕНЦИЯ

Рис. 6.9. Вызов функции ТЕНДЕНЦИЯ

Заполнение диалога функции ТЕНДЕНЦИЯ показано в табл. 6.21 и на рис. 6.10.

Таблица 6.21

Окно диалога функции ТЕНДЕНЦИЯ

Значение

Формула

Изв_знач_Y

В4:В8

Изв_знач_Х

Л4:Л8

Нов_знач_Х

А10

Константа

Заполнять не нужно

Диалог функции ТЕНДЕНЦИЯ

Рис. 6.10. Диалог функции ТЕНДЕНЦИЯ

Функция ТЕНДЕНЦИЯ строит прогноз на основе модели

где у — прогнозируемая переменная (в данном случае объем продаж); а, b — параметры; х — независимая переменная (в данном случае время).

Известные значения х — это пять предплановых лет, пронумерованных от 1 до 5. Известные значения у — объемы продаж в эти годы. Новое значение х — это номер планового года, в данном случае 6.

После ввода формул в окна диалога нужно нажать кнопку ОК. Результат вычислений показан на рис. 6.11.

Прогноз объема продаж

Рис. 6.11. Прогноз объема продаж

 
Если Вы заметили ошибку в тексте выделите слово и нажмите Shift + Enter
< Предыдущая   СОДЕРЖАНИЕ   Следующая >
 
Предметы
Агропромышленность
Банковское дело
БЖД
Бухучет и аудит
География
Документоведение
Журналистика
Инвестирование
Информатика
История
Культурология
Литература
Логика
Логистика
Маркетинг
Медицина
Менеджмент
Недвижимость
Педагогика
Политология
Политэкономия
Право
Психология
Религиоведение
Риторика
Социология
Статистика
Страховое дело
Техника
Товароведение
Туризм
Философия
Финансы
Экология
Экономика
Этика и эстетика