WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 10 |
Федеральное агентство по образованию ГОУ ВПО «Уральский государственный технический университет - УПИ» В.Р. БАРАЗ Корреляционно-регрессионный анализ связи показателей коммерческой деятельности с использованием программы Excel Рекомендовано методическим советом ГОУ ВПО УГТУ–УПИ в качестве учебного пособия для студентов, обучающихся по специальности 351300 – «Коммерция (торговое дело)».

Екатеринбург 2005 УДК 004.67 : 620.22 : 519.254 ББК 65.304.12 + 32.973 – 018.2 Рецензенты:

кафедра технологии металлов Уральского государственного лесотехнического университета (зав. кафедрой проф., д-р техн. наук Б.А.Потехин);

доцент кафедры ОМД УГТУ-УПИ, канд. техн. наук С.И. Паршаков Научный редактор: проф., д-р. техн. наук Б.Е. Хайкин Бараз В.Р.

Корреляционно-регрессионный анализ связи показателей коммерческой деятельности с использованием программы Excel : учебное пособие / В.Р. БАРАЗ. – Екатеринбург : ГОУ ВПО «УГТУ–УПИ», 2005. – 102 с.

Учебное пособие предназначено для приобретения навыков применения программы Excel при выполнении цикла домашних заданий по темам «Корреляция и регрессия», «Множественная регрессия», «Непараметрические показатели связи», «Анализ хи-квадрат». Рекомендовано для студентов специальности 351300 – «Коммерция (торговое дело) в металлургии», а также для студентов других инженерных и экономических специальностей, изучающих соответствующие разделы курсов «Статистика» и «Организация эксперимента».

Библиогр. 6. Рис. 21. Табл. 14.

Подготовлено кафедрой «Металловедения» © ГОУ ВПО «Уральский государственный технический университет – УПИ», 2005 Оглавление Введение........................................... 4 1. Корреляционная связь и ее статистическое изучение в коммерческой деятельности............................. 9 1.1. Типы зависимостей.................................. 1.2. Методы определения корреляционной связи.................... 1.3. Расчет коэффициента парной корреляции и его статистическая проверка............................

1.4. О ложной корреляции (влияние «третьего фактора»)................ 1.5. Измерение степени тесноты связи между качественными признаками (ранговая корреляция)............

2. Регрессионный метод оценки коммерческой деятельности........... 2.1. Аппроксимационные модели............................ 2.2. Выбор формул лучшего вида............................. 2.3. Метод наименьших квадратов............................. 2.4. Поиск уравнения регрессии............................... 3. Множественная регрессия............................... 3.1. Расчет коэффициентов регрессии и представление уравнения множественной регрессии...............

3.2. Интерпретация коэффициентов регрессии...................... 3.3. Ошибки прогнозирования (определение качества регрессионного анализа)..................

3.4. Проверка значимости модели............................. 3.5. Сравнительная оценка степени влияния факторов.................. 4. Анализ «хи-квадрат»:

поиск закономерностей для качественных данных................ 4.1. Комбинация: нынешние и прошлые события (критерий «хи-квадрат» соответствия).......................

4.2. О коэффициентах взаимной сопряженности..................... 4.3. Проверка взаимосвязи между двумя качественными переменными (критерий «хи-квадрат» независимости)......................

Приложения......................................... Библиографический список.............................. Бараз В.Р. Корреляционно-регрессионный анализ Введение Статистика необходима для того, чтобы знать, для того, чтобы предвидеть, для того, чтобы действовать и для того, чтобы проверять.

(Робер Дюма) Статистика – в высшей мере логичный и точный метод, позволяющий весьма уклончиво формулировать полуправду.

(Из постулатов НАСА) Статистика (немец. Statistik, от латинского status - состояние) рассматривается как наука о методах изучения массовых явлений. Некоторые процессы, наблюдаемые в массовом количестве, обнаруживают определенные закономерности, которые, однако, невозможно заметить в отдельном случае или же при небольшом числе наблюдений.

Можно дать и другую формулировку: статистика - это наука, занимающаяся сбором и анализом данных о событиях, носящих массовый характер. При этом под данными принято понимать любой вид зарегистрированной информации.

Явления, которые в случае событий массового характера отличаются определенной закономерностью, однако не обнаруживаются на основе единичного наблюдения, называются массовыми явлениями. Сама такая закономерность называется статистической закономерностью.

Статистическая закономерность наблюдается в тех случаях, когда а) в исследуемом процессе действует один общий комплекс причин и когда б) наряду с этим в каждом отдельном случае действуют особые дополнительные причины, всякий раз иные.

ГОУ ВПО УГТУ-УПИ – связи показателей коммерческой деятельности с использованием программы Excel При этом сами причины, которые определяют массовые процессы, принято делить на две категории:

- основные причины, которые действуют во всех случаях;

- побочные (вторичные) причины, которые проявляются только в отдельных случаях.

Скажем, возрастное старение человека определяется его биологической конституцией, социальными условиями. Все это, конечно, отражается на продолжительности жизни. Понятно, что названные факторы создают комплекс основных причин. Однако мы понимаем, что в жизни конкретного человека появляется множество дополнительных частных причин (неожиданная болезнь, стрессы, несчастный случай и проч.), которые порой самым прискорбным образом могут повлиять на его фактическую продолжительность жизни.

Если бы имели место только основные причины, то закономерность была бы абсолютной (т.е. для каждого элемента статистического массива одинаковой) и ее можно было бы уловить в каждом отдельном случае. Так, все люди жили бы одинаковое число лет. Вместе с тем, если бы действовали только второстепенные причины, отличные для каждого случая, то никакой закономерности не было бы и воцарился бы полный хаос.

Таким образом, статистическая закономерность имеет место тогда, когда существует сочетание основных и побочных причин.

При этом можно добавить, что основные причины обусловливают само существование такой закономерности, а побочные причины определяют ее приблизительность. Иначе говоря, закономерность проявляется только в массе случаев, а отдельный случай может отклоняться от общей картины.

Можно полагать, что закономерность, вытекающая из постоянного действия основных причин, пробивается сквозь действие разнородных побочных факторов.

ГОУ ВПО УГТУ-УПИ – Бараз В.Р. Корреляционно-регрессионный анализ Из сказанного становится понятным, что статистика оказывается полезной в тех случаях, когда приходится анализировать процессы, которые при массовом наблюдении способны проявлять очевидную закономерность.

Если бы действовали только главные причины, без наложения второстепенных, то все отдельные случаи были бы совершенно одинаковы, и не возникло бы нужды анализировать всю их массу. Достаточно было бы исследовать один из случаев и на его основе сделать выводы, относящиеся уже ко всей исследуемой совокупности. Так, кстати сказать, поступают во многих науках.

Например, в химии полагают, что одна капля воды похожа на другую. Проводят анализ одной пробы воды и на его основе делают обобщение относительно химического состава воды. Аналогично проводятся исследования в биологии или анатомии. Например, анализируется анатомическое строение одной собаки, и делаются выводы об анатомическом строении всех собак.

Там же, где закономерность пробивается через результаты воздействия побочных причин, приходится изучать уже целую массу случаев, чтобы иметь возможность выявить закономерность. В такой ситуации исследование единичного примера может привести к ложным заключениям.

В массовых процессах обычно различают два элемента: систематический (постоянный) и случайный (побочный). Систематический элемент является результатом действия основных причин, случайный элемент - следствие действия побочных причин (их сочетание и действие проявляются поразному в каждом отдельном случае).

Статистическая закономерность проявляется более отчетливо в случае действия закона больших чисел. Этот закон отражает закономерности, присущие случайным событиям массового характера. При большом количестве наблюдений влияние случайных факторов взаимно уравновешивается, и вступают в действие главные причины, которые отражаются в некотором постоянстве средних чисел.

ГОУ ВПО УГТУ-УПИ – связи показателей коммерческой деятельности с использованием программы Excel Например, каждый покупатель в магазине выбирает именно тот товар, который в данный момент ему нужен. Но в целом по магазину можно относительно точно предвидеть общий объем спроса, его структуру за год, в отдельные сезоны и даже дни недели. Для выявления конкретных закономерностей покупательского спроса и нужна статистическая информация, отображающая специфику спроса по дням недели, времени года и в целом за год.

Для выполнения закона больших чисел важно соблюсти определенные условия:

1. Исследуемый массив должен быть однородным, быть одинакового качества. Это означает, что все элементы массива попадают под действие одних и тех же основных причин. В противном случае могут возникнуть иные основные факторы, и тогда выявить общую картину окажется невозможным.

Однородна ли данная статистическая масса - этого нельзя установить на основе статистического исследования. Для этого нужен качественный анализ, который проводится методами, применяемыми в соответствующих областях науки (физические, экономические и др.).

2. Побочные причины, воздействующие на разные элементы массива, должны быть независимыми или мало зависимыми друг от друга.

Таким образом, не может быть хорошей статистики там, где нет достаточно а) многочисленных, б) однородных и в) независимых данных. Если это условие не соблюдено, то отсутствует и подлинная статистика.

В курсе общей теории статистики принято условно различать описательную и аналитическую статистику. Описательная статистика преимущественно связана с планированием исследования, сбором информации и представлением полученных результатов в виде статистических показателей.

Удобная форма представления статистической информации - таблицы, графики. Задача аналитической статистики - выявить причинные связи, ГОУ ВПО УГТУ-УПИ – Бараз В.Р. Корреляционно-регрессионный анализ оценить влияние исследуемых факторов и сделать надлежащие выводы, на основании которых могут быть приняты ответственные решения. Часто исследуемый процесс представляется в аналитической форме, т.е. в виде уравнения (эмпирической формулы).

Знание статистики помогает нам принять оптимальные решения. При этом статистика отнюдь не отвергает опыт и интуицию исследователя. Ее можно рассматривать как один из компонентов процесса принятия решения, но отнюдь не как весь процесс. Поэтому есть основания считать, что статистика дополняет, но не заменяет деловой опыт, здравый смысл и интуицию человека.

И, наконец, не следует забывать, что использование статистики становится все более важным преимуществом в конкуренции.

Мощным инструментальным средством при выполнении статистических исследований является компьютерная техника. В этой связи широкое распространение в деловой сфере (точней – в коммерческой деятельности) получили специальные пакеты прикладных программ. Они позволяют обеспечить весьма впечатляющую быстроту статистических расчетов, высокую надежность и достоверность результатов, возможность легко представлять данные в аналитической, графической или табличной формах.

Среди подобных программ большой известностью пользуется приложение Microsoft Excel, которое включает в себя программную надстройку «Пакет анализа» и богатую библиотеку с большим числом статистических функций.

Основное назначение данного учебного пособия – познакомить студентов с поразительными возможностями этого весьма полезного приложения и показать, как удобно его применять для выполнения достаточно стандартных статистических расчетов в деловой сфере. Таким образом, оно адресовано прежде всего студентам, обучающимся по специальности «Коммерция (торговое дело)». Вместе с тем методический способ изложения материаГОУ ВПО УГТУ-УПИ – связи показателей коммерческой деятельности с использованием программы Excel ла, приводимые практические примеры носят достаточно общий характер, и поэтому данное пособие может оказаться пригодным для студентов и других специальностей, изучающих в соответствующих учебных дисциплинах методы статистического анализа данных.

Настоящее учебное пособие можно рассматривать как определенное продолжение ранее изданного пособия по этой же теме (В.Р. Бараз. Применение программы Excel для статистических расчетов в материаловедении. – Екатеринбург : ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2003. – 46 с.). Там основное внимание было уделено рассмотрению способов использования Excel для первичной статистической обработки результатов измерения, аналитического и графического описания результатов эксперимента. В данном же пособии предполагается ознакомить студентов главным образом с приемами оценки корреляционно-регрессионной зависимости, включая множественную регрессию, ранговые зависимости, поиск закономерностей для качественных данных (анализ «хи-квадрат»).

Каждая глава пособия условно поделена на две части. Первая часть содержит изложение основных положений соответствующего раздела теории статистики. Вторая часть главы – это практикум, где мы, что называется, засучив рукава, уже на деле применяем усвоенные теоретические положения, используя незаменимые возможности компьютерной программы Excel.

Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 10 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.