Читать контрольная по эктеории: "Регрессионный анализ" Страница 3


назад (Назад)скачать (Cкачать работу)

Функция "чтения" служит для ознакомления с работой. Разметка, таблицы и картинки документа могут отображаться неверно или не в полном объёме!

29,96

87635059

27306589

7837456

50886

207,1

2010

210128787

8,78

30,83

121854100

31360049

3823198

52019

220,3

2011

261098257

6,1

31,49

139521404

37800917

1206012

56582

249,3

2012

280300553

6,58

30,73

143189378

39500206

2177464

55509

278,6

2013

289433422

6,35

32,87

158226074

43633597

1804487

56512

311,1

2014

284173895

11,36

46,42

174926786

43250477

1692821

57216

333

2. Исследуем факторы на мультиколлинеарность с тем, чтобы исключить взаимовлияющие факторы, способные исказить регрессию. С помощью пакета «Анализ данных. Корреляция» была построена следующая корреляционная матрица:

Курс валюты ($ в руб.)

Темпы инфляции, %

Основные средства, тыс. руб.

Кредиторская задолженность, тыс. руб.

Прочие оборотные активы, тыс. руб.

Количество абонентов, тыс. чел.

Среднегодовой доход на душу населения, тыс. руб.

Курс валют, ($ в руб.)

1

Темпы инфляции, %

-0,028163783

1

Основные средства, тыс. руб

-0,450552114

0,754280747

1

Кредиторская задолженность, тыс. руб.

-0,443465498

0,701188675

0,970302452

1

Прочие оборотные активы, тыс. руб.

0,092303106

-0,057545588

-0,126517053

-0,037636216

1

Количество абонентов, тыс. чел.

-0,557594851

0,660488858

0,931191497

0,949212239

0,157523145

1

Среднегодовой доход на душу населения, тыс. руб

-0,382022465

0,748063276

0,9715232

0,982482436

0,055168438

0,94687306

1

Высокая корреляция наблюдается между факторами: основные средства, кредиторская задолжность, количество абонентов и среднегодовой доход на душу населения. Исключим факторы значения которых будут оказывать наименьшее влияние на выручку компании, а именно кредиторская задолжность, основные средства и среднегодовой доход на душу населения. После перерасчета значений корреляции таблица будет выглядеть следующим образом:

Курс валюты ($ в руб.)

Темпы инфляции, %

Прочие оборотные активы, тыс. руб.

Кредиторская задолженность, тыс. руб.

Курс валют, ($ в руб.)

1

Темпы инфляции, %

-0,028163783

1

Прочие оборотные активы, тыс. руб.

0,092303106

-0,057545588

1

Количество абонентов, тыс. чел.

-0,557594851

0,660488858

0,157523145

1

Вывод: мультиколлинеарность не наблюдается, что позволяет приступить к построению регрессионной модели.

3. С помощью приложения «Анализ данных. Регрессия» были определены



Интересная статья: Основы написания курсовой работы