Курсовая работа по теме " Регрессионный анализ ( множественная регрессия) хозяйственной деятельности предприятий (условной отрасли)
| курсовые работы, Разное Объем работы: 35 стр. Год сдачи: 2013 Стоимость: 20 бел рублей (645 рф рублей, 10 долларов) Просмотров: 592 | Не подходит работа? |
Оглавление
Введение
Заключение
Заказать работу
ВВЕДЕНИЕ 4
1. МНОЖЕСТВЕННАЯ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ 6
1.1Определение и расчет коэффициентов уравнения регрессии 6
1.2 Дисперсии и стандартные ошибки коэффициентов 7
1.3 Интервальные оценки коэффициентов 8
1.4 Проверка статистической значимости коэффициентов 8
1.5 Проверка качества уравнения регрессии 9
1.6 Проверка выполнения предпосылок МНК. Статистика Дарбина-Уотсона 10
1.7 Определение и методы устранения мультиколлинеарности 11
2 ЭФФЕКТИВНОСТЬ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ. ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ 15
2.1Понятие производственной деятельности. Основные экономические показатели 15
2.1 Методы определения экономической эффективности деятельности предприятия 17
3 ПОСТРОЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ХОЗЯЙСТВЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ (НА ПРИМЕРЕ СЕТИ МАГАЗИНОВ РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ) 24
3.1 Построение математической модели взаимосвязи экономических показателей предприятия в виде уравнения регрессии 24
3.2 Проверка адекватности построенной математической модели 29
3.3 Разработка рекомендаций по результатам анализа 30
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 34
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 35
1. МНОЖЕСТВЕННАЯ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ 6
1.1Определение и расчет коэффициентов уравнения регрессии 6
1.2 Дисперсии и стандартные ошибки коэффициентов 7
1.3 Интервальные оценки коэффициентов 8
1.4 Проверка статистической значимости коэффициентов 8
1.5 Проверка качества уравнения регрессии 9
1.6 Проверка выполнения предпосылок МНК. Статистика Дарбина-Уотсона 10
1.7 Определение и методы устранения мультиколлинеарности 11
2 ЭФФЕКТИВНОСТЬ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ. ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ 15
2.1Понятие производственной деятельности. Основные экономические показатели 15
2.1 Методы определения экономической эффективности деятельности предприятия 17
3 ПОСТРОЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ХОЗЯЙСТВЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ (НА ПРИМЕРЕ СЕТИ МАГАЗИНОВ РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ) 24
3.1 Построение математической модели взаимосвязи экономических показателей предприятия в виде уравнения регрессии 24
3.2 Проверка адекватности построенной математической модели 29
3.3 Разработка рекомендаций по результатам анализа 30
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 34
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 35
Регрессионный анализ, по-видимому, наиболее широко используемый метод многомерного статистического анализа. Различные аспекты регрессионного анализа подробно рассмотрены в специальной литературе. Термин ''множественная регрессия'' объясняется тем, что анализу подвергается зависимость одного признака (результирующего) от набора независимых (факторных) признаков. Разделение признаков на результирующий и факторные осуществляется исследователем на основе содержательных представлений об изучаемом явлении (процессе). Все признаки должны быть количественными (хотя допускается и использование дихотомических признаков, принимающих лишь два значения, например 0 и 1).
Для корректного использования регрессионного анализа требуется выполнение определенных условий. Факторные признаки должны быть некоррелированы (отсутствие мультиколлинеарности), они предполагаются замеренными точно и в их измерениях нет автокорреляции, т.е. значения признаков у одного объекта не должны зависеть от значений признаков у других объектов. Результирующий признак должен иметь постоянную дисперсию).
Число объектов должно превосходить число признаков в несколько раз, чтобы параметры уравнения множественной регрессии были статистически надежными. Исследуемая совокупность должна быть в достаточной мере качественно однородной. Существенные нарушения этих условий приводят к некорректному использованию моделей множественной регрессии.
При построении регрессионных моделей прежде всего возникает вопрос о виде функциональной зависимости, характеризующей взаимосвязи между результирующим признаком и несколькими признаками-факторами. Выбор формы связи ...
Для корректного использования регрессионного анализа требуется выполнение определенных условий. Факторные признаки должны быть некоррелированы (отсутствие мультиколлинеарности), они предполагаются замеренными точно и в их измерениях нет автокорреляции, т.е. значения признаков у одного объекта не должны зависеть от значений признаков у других объектов. Результирующий признак должен иметь постоянную дисперсию).
Число объектов должно превосходить число признаков в несколько раз, чтобы параметры уравнения множественной регрессии были статистически надежными. Исследуемая совокупность должна быть в достаточной мере качественно однородной. Существенные нарушения этих условий приводят к некорректному использованию моделей множественной регрессии.
При построении регрессионных моделей прежде всего возникает вопрос о виде функциональной зависимости, характеризующей взаимосвязи между результирующим признаком и несколькими признаками-факторами. Выбор формы связи ...
Таким образом, можно сказать, что существует зависимость между объемом продукции и уровнем производительности, фондоотдачи, т.е. увеличение одного показателя повлечет за собой увеличение второго показателя.
В работе был проведен статистический, корреляционный и регрессионный анализ, в ходе которого было получено уравнение зависимости между данными показателями.
Факторный анализ был произведен на основе корреляционно-регрессионного анализа.
В ходе корреляционного анализа была определена сильная зависимость между переменными.
В результате проведения регрессионного анализа было получено уравнение, выражающее зависимость между данными показателями.
При использовании коэффициента эластичности было выявлено, что коэффициент эластичности равен 0,38 и 0,27.
Значения остатков имеют как положительные, так и отрицательные отклонения от ожидаемого. В итоге положительные отклонения ...
В работе был проведен статистический, корреляционный и регрессионный анализ, в ходе которого было получено уравнение зависимости между данными показателями.
Факторный анализ был произведен на основе корреляционно-регрессионного анализа.
В ходе корреляционного анализа была определена сильная зависимость между переменными.
В результате проведения регрессионного анализа было получено уравнение, выражающее зависимость между данными показателями.
При использовании коэффициента эластичности было выявлено, что коэффициент эластичности равен 0,38 и 0,27.
Значения остатков имеют как положительные, так и отрицательные отклонения от ожидаемого. В итоге положительные отклонения ...
После офорления заказа Вам будут доступны содержание, введение, список литературы*
*- если автор дал согласие и выложил это описание.