Читать курсовая по менеджменту: "Построение модели множественной линейной регрессии" Страница 3

(Назад) (Cкачать работу)

(3)

Среднее квадратичное отклонение можно рассчитать с помощью встроенной функции Excel - СТАНДОТКЛОН (диапазон ячеек).

σ= 148,7732 тыс.чел..

Сделаем вывод о наиболее типичном значении данного показателя в генеральной совокупности с 95%-ной уверенностью.

Имея информацию о выборке, можно приблизительно оценить, чему может быть равна ошибка оценивания - разность между выборочным средним и математическим ожиданием генеральной совокупности. Такой оценкой является стандартная ошибка, которая рассчитывается по формуле: (4) где: S - выборочное среднее квадратичное отклонение; n - объем выборки.

Рассчитаем стандартную ошибку:

тыс.чел.

По таблице распределения Стьюдента определим значение критический точки. В таблице распределения Стьюдента используется величина α = 1 - γ, которая называется уровнем значимости и показывает, каков процент ошибки, т.е. процент того, что значение параметра генеральной совокупности окажется за пределами доверительного интервала.

В нашем случае уровень значимости α=1-0,95=0,05 при ν=n-1=25-1=24. Встроенная формула Excel для нахождения критической точки: =СТЬЮДРАСПОБР(0,05;24)

tкр= 2,0639

Доверительный интервал - интервал вокруг математического ожидания случайной величины, имеющей нормальное распределение и ширину 4 средних квадратичных отклонения. Границы доверительного интервала находятся по формуле: от (m - tкр · Sх) до (m + tкр · Sх) (5)

Тогда нижняя граница доверительного интервала: ,4520 - 2,0639 . 29,7546 = 54,0414 тыс.чел. верхняя граница доверительного интервала: ,4520 + 2,0639 . 29,7546 = 176,8626 тыс.чел. Вывод: можно быть на 95% уверенными, что значение средней численности служащих лежит в пределах от 54,0414 тыс.чел. до 176,8626 тыс.чел.

Определим, можно ли признать имеющийся набор данных нормально распределенным. Построенная гистограмма не соответствует нормальному распределению, т.к. по определению нормальное распределение - это непрерывное распределение, имеющее графическое представление в виде симметричной колоколообразной кривой. Форма кривой нормального распределения зависит от значений числовых характеристик распределения - математического ожидания и среднего квадратичного отклонения.

Значение математического ожидания влияет на сдвиг кривой вдоль оси: вершина кривой всегда расположена над математическим ожиданием. Значение среднего квадратичного отклонения влияет на степень растяжения кривой вверх и в стороны. Наш набор данных имеет асимметрическое распределение. Чтобы привести данные к нормальному виду, можно применить логарифмирование или увеличить количество данных. . Исследование корреляционной зависимости между переменными Х1 и У Так как переменная Х1 не подчиняется нормальному закону распределения, то для характеристики взаимосвязи будем использовать коэффициент ранговой корреляции. Построим поле корреляции.

Рисунок 2 - Поле корреляции

На поле корреляции заметна положительная корреляционная зависимость (с увеличением Х увеличивается Y). Точки на поле корреляции сгруппированы вокруг линии, направленной вверх и вправо, но имеют значительный разброс, следовательно, можно сделать предварительный вывод: между переменными Х и Y наблюдается слабая линейная зависимость.

Определим

Похожие работы