Графики поверхностей

Трассировочные

Комбинированные

Вращение и перспектива

Подгонка, сглаживание, сечения и др.:

Типы графиков в STATISTICA	Виды 2D графиков	Виды 3D графиков
		Виды 3D линий

2. Статистический анализ экономических данных в STATISTICA

2.1 Практическое задание 1. Корреляционно-регрессионный анализ в STATISTICA

Постановка задачи

Руководство компании по результатам производственной деятельности 15 своих филиалов в различных городах России анализирует факторы, влияющие на производительность труда (y) и предполагает, что важнейшими из них являются следующие:

x₁ – среднегодовая стоимость основных фондов, тыс. руб.

х₂ – удельный вес рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих, %

х₃ – трудоемкость единицы продукции

х₄ – среднегодовая численность рабочих

x₅ – коэффициент сменности оборудования

x₆ – удельный вес потерь от брака

x₇ – среднегодовой фонд заработной платы, тыс. руб.

Были собраны данные за последний год (см. таб. 3).

Таблица 3 – Исходные данные

№	Город	y	х1	х2	х3	х4	x5	x6	x7
1	Москва	14	101,03	35	0,4	15780	2,01	0,22	13002
2	Санкт-Петербург	14,02	98,54	36	0,42	14760	1,86	0,25	10145,6
3	Нижний-Новгород	7,03	49	17	1,83	630	0,95	0,5	5040,9
4	Ульяновск	7,01	50	17	1,85	633	0,93	0,52	5027,39
5	Пенза	8,21	57,42	19	1,43	752	1,08	0,44	5903,3
6	Самара	10	70	24	1,01	920	1,33	0,35	7100
7	Чебоксары	9,02	61,03	22	1,23	830	1,19	0,39	6494,6
8	Саранск	11	78,09	26	0,82	1028	1,44	0,37	7500
9	Челябинск	9,05	63,31	28	1,2	804	1,2	0,38	6516,5
10	Тольятти	11	77,05	29	0,81	1028	1,46	0,32	7940
11	Волгоград	12	84,03	27	0,64	1126	1,6	0,29	8900
12	Рязань	12	83	29	0,66	1127	1,59	0,25	8668
13	Красноярск	12	84	30	0,68	1096	1,59	0,29	8670,91
14	Тула	7,26	50,81	17	1,75	657	0,96	0,49	5209,8
15	Казань	7,01	55,01	16	1,85	631	0,93	0,51	5027,3

С использованием системы STATISTICA необходимо:

1) для y и переменных, соответствующих варианту (см. таб. 4), построить матрицу частных коэффициентов корреляции (корреляционную матрицу). Изобразить матрицу в графическом виде.

Таблица 4 – Варианты заданий

Вариант j	Независимые переменные (факторные признаки)	Задания по прогнозированию
		Как изменится производительность труда на московском предприятии, если
0	х1 , х2 , х4 , x5	среднегодовую численность рабочих сократить на 780 человек, а коэффициент сменности оборудования повысить до 3?
1	х1 , х3 , х4 , x5	среднегодовую стоимость основных фондов увеличить на 80 тыс. руб., а и трудоемкость единицы продукции на 0,6?
2	х3 , х4 , x5 , x6	трудоемкость единицы продукции сократить в 4 раза, а коэффициент сменности оборудования снизить в 2 раза?
3	х1 , х2 , х3 , x5	среднегодовую стоимость основных фондов увеличить на 60 тыс. руб., а коэффициент сменности оборудования – на 0,9?
4	х1 , х2 , x6 , x7	среднегодовую стоимость основных фондов сократить до 90 тыс. руб., а удельный вес потерь от брака понизить в 2 раза?
5	х1 , х3 , х4 , x7	среднегодовую стоимость основных фондов сократить до 95 тыс. руб., а трудоемкость единицы продукции понизить на 0,1?
6	х1 , х2 , x5 , x7	коэффициент сменности оборудования увеличить в 2 раза, а среднегодовой фонд заработной платы уменьшить на 92 тыс. руб.?
7	х4 , x5 , x6 , x7	коэффициент сменности оборудования уменьшить в 2 раза, а среднегодовой фонд заработной платы увеличить на 92 тыс. руб.
8	х2 , х3 , x5 , x7	коэффициент сменности оборудования увеличить на 1,5, а среднегодовой фонд заработной платы уменьшить на 32 тыс. руб.?
9	х1 , х3 , x5 , x7	коэффициент сменности оборудования уменьшить на 1,5, а среднегодовой фонд заработной платы увеличить на 32 тыс. руб.?

2) построить линейное уравнение множественной регрессии, выбрав в качестве зависимой переменной – y , в качестве независимых – переменные х_i , соответствующие варианту (см. таб. 4).