Регрессия в эксель скачать

porttorkder71

Просмотров: Транскрипт 1 Задача по эконометрике с решением в Excel. Выполнена в Расчетный файл выложен на странице Эконометрика Решение задачи на множественную регрессии в Excel По заданным статистическим данным постройте линейную модель множественной регрессии и исследуйте её. Запишите стандартизованное уравнение множественной регрессии. На основе стандартизованных коэффициентов регрессии и средних коэффициентов эластичности ранжировать факторы по степени их влияния на результат.

Добавил: Мальвина
Размер: 44.97 Мб
Скачали: 434068
Формат: Архив

Archie Goodwin

Число степеней свободы, равное n-2 Регрессионная сумма квадратов 2. Аргументы функции: Массив 1ш и Массив 2 — адреса ячеек, в которых содержатся значения величин, для которых вычисляется коэффициент корреляции. Для вычисления XTX -1 1 Построите матрицу. Перемножаемые матрицы должны удовлетворять условию соответствия размеров: матрица размера mxn может быть умножена справа на матрицу размера nxk, в результате получится матрица размера mxk. В случае множественной регрессии с тремя факторами матрица X будет иметь размер nx4, матрица XT — размер 4xn, а их произведение XTX — размер 4x4. После этого в левой верхней ячейке выделенной области появится первый элемент результирующей матрицы. Обратите внимание: выборочные значения факторов должны располагаться рядом друг с другом в смежной области , причем предполагается, что в первом столбце строке содержатся значения первой объясняющей переменной, во втором столбце — второй и т.
Рассмотрим на примере построение регрессионной модели в Excel и интерпретацию результатов. Возьмем линейный тип регрессии. На 6 предприятиях была проанализирована среднемесячная заработная плата и количество уволившихся сотрудников. Необходимо определить зависимость числа уволившихся сотрудников от средней зарплаты. Где а — коэффициенты регрессии, х — влияющие переменные, к — число факторов. В нашем примере в качестве У выступает показатель уволившихся работников.

Загрузка пакета анализа в Excel

Результаты решения задачи приведены в таблице 4. Следовательно, прибыль обследованных коммерческих структур находится в тесной связи с затратами на производство единицы продукции. Наряду с корреляционным анализом обычно проводится и регрессионный анализ, который заключается в определении аналитического выражения связи зависимой случайной величины Y называемой также результативным признаком с независимыми случайными величинами Х1, Х2, Форма связи результативного признака Yс факторами Х1, Х2,.. В зависимости от типа выбранного уравнения различают линейную и нелинейную регрессию в последнем случае возможно дальнейшее уточнение: квадратичная, экспоненциальная, логарифмическая и т. В зависимости от числа взаимосвязанных признаков различают парную и множественную регрессию. Если исследуется связь между двумя признаками результативным и факторным , то регрессия называется парной, если между тремя и более признаками — множественной многофакторной регрессией. При изучении регрессии следует придерживаться определенной последовательности этапов: задание аналитической формы уравнения регрессии и определение параметров регрессии; определение в регрессии степени стохастической взаимосвязи результативного признака и факторов, проверка общего качества уравнения регрессии; проверка статистической значимости каждого коэффициента уравнения регрессии и определение их доверительных интервалов. Этап 1.

Простая линейная регрессия в MS EXCEL

О выполнении последнего вида регрессионного анализа в Экселе мы подробнее поговорим далее. Линейная регрессия в программе Excel Внизу, в качестве примера, представлена таблица, в которой указана среднесуточная температура воздуха на улице, и количество покупателей магазина за соответствующий рабочий день. Давайте выясним при помощи регрессионного анализа, как именно погодные условия в виде температуры воздуха могут повлиять на посещаемость торгового заведения. В этой формуле Y означает переменную, влияние факторов на которую мы пытаемся изучить. В нашем случае, это количество покупателей. Значение x — это различные факторы, влияющие на переменную. Параметры a являются коэффициентами регрессии. То есть, именно они определяют значимость того или иного фактора. Индекс k обозначает общее количество этих самых факторов.

Эконометрика Решение задачи на множественную регрессии в Excel

Рассмотрим на примере построение регрессионной модели в Excel и интерпретацию результатов. Возьмем линейный тип регрессии. На 6 предприятиях была проанализирована среднемесячная заработная плата и количество уволившихся сотрудников. Необходимо определить зависимость числа уволившихся сотрудников от средней зарплаты. Где а — коэффициенты регрессии, х — влияющие переменные, к — число факторов. В нашем примере в качестве У выступает показатель уволившихся работников. Влияющий фактор — заработная плата х. В Excel существуют встроенные функции, с помощью которых можно рассчитать параметры модели линейной регрессии. Открывается список доступных надстроек. Теперь займемся непосредственно регрессионным анализом.
Download source Что такое линейная регрессионная модель и зачем это нужно Это наиболее распространенный способ показать зависимость какой-то переменной от других, например, как зависит уровень ВВП от величины иностранных инвестиций или от кредитной ставки Нацбанка или от цен на ключевые энергоресурсы. Моделирование позволяет показать величину этой зависимости коефициенты , благодаря которым можно делать непосредственно прогноз и осуществлять какое-то планирование, опираясь на эти прогнозы. Также, опираясь на регрессионный анализ, можно принимать управленческие решения направленные на стимулирование приоритетных причин влияющих на конечный результат, собственно модель и поможет выделить эти приоритетные факторы. Исходные данные Среди исходных данных нам необходим некий набор данных, который бы представлял из себя несколько последовательных или связанных между собой величин итогового параметра Y например, ВВП и такое же количество величин показателей, влияние которых мы изучаем например, иностранные инвестиции. На рисунке выше показана таблица с этими самыми исходными данными, в качестве Y выступает показатель экономически активного населения, а количество предприятий, размер инвестиций в капитал и доходов населения - это влияющие факторы, то бишь иксы. По рисунку также можно сделать ошибочный вывод, что речь в моделировании может идти только о динамических рядах, то есть моментным рядам зафиксированных последовательно во времени, но это не так, с тем же успехом можно моделировать и в разрезе структуры, например, величины указанные в таблице могут быть разбиты не годам, а по областям. Для построения адекватных линейных моделей желательно чтобы исходные данные не имели сильных перепадов или обвалов, в таких случаях желательно проводить сглаживание, но о сглаживании поговорим в следующий раз.
Категории: Клипы

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *