Учебное пособие: Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений и процессов
2.3 Построить на графике поле корреляции и эмпирическую линию корреляционной связи.
2.4 Построить регрессионную модель парной корреляционной зависимости и определить её параметры.
2.5 Построить на графике теоретическую кривую корреляционной зависимости.
2.6 Рассчитать показатели тесноты связи между выработкой рабочего и стажем работы. Дать качественную оценку степени тесноты связи.
2.7 Оценить существенность параметров регрессивной модели и показателей тесноты связи. Дать оценку надёжности уравнения регрессии.
2.8 Дать экспериментальную интерпретацию параметров построенной регрессионной модели.
2.9 На основании регрессионной модели парной зависимости указать доверительные границы, в которых будет находиться прогнозное значение уровня производительности труда рабочего бригады, если стаж его работы составит 10,5 лет при уровне доверительной вероятности 95%.
Решение:
Установим результативный и факторный признаки: результативный признак (y) - выработка, факторный (x) - стаж работы, лет.
Определим наличие и форму корреляционной связи между производительностью труда рабочих бригады и стажем работы. Так как увеличение значений признака-фактора влечёт за собой увеличение величины результативного признака. То можно предположить наличие прямой корреляционной связи между выработкой и стажем работы. Проведём группировку работников бригады по признаку-фактору - стажу работы. Результаты оформим в таблицу 2. Сравнив средние значения результативного признака по группам, можно сделать вывод о наличии связи между выработкой и стажем работы. Причём она будет являться прямой, так как рост значений признака фактора влечёт рост средних значений признака результата.
Построим поле корреляции.
??????? 1. ???? ??????????
Построим регрессионную модель парной корреляционной зависимости и определим её параметры: - уравнение парной линейной корреляционной зависимости (регрессионная модель).
→, →
Таблица 2 - Расчётная таблица.
8 | 800 | 6400 | 640000 | 64 | 789,02 | -1,95 | 3,8025 | 152,5 | 23256,25 | 10,98 | 120,56 |
8 | 850 | 6800 | 722500 | 64 | 102,5 | 10506,25 | 60,98 | 3718,56 | |||
8 | 720 | 5760 | 518400 | 64 | 232,5 | 54056,25 | -69,02 | 4763,76 | |||
9 | 850 | 1650 | 722500 | 81 | 872,86 | -0,95 | 0,9025 | 102,5 | 10506,25 | -22,86 | 622,57 |
9 | 800 | 7200 | 640000 | 81 | -152,5 | 23256,3 | -72,86 | 5308,57 | |||
9 | 880 | 7920 | 774400 | 81 | -72,5 | 5256,25 | 7,14 | 50,98 | |||
9 | 950 | 8550 | 902500 | 81 | 2,5 | 6,25 | 77,14 | 5950,57 | |||
9 | 820 | 7380 | 672400 | 81 | -132,5 | 17556,25 | -52,86 | 2794,17 | |||
10 | 900 | 9000 | 810000 | 100 | 956,7 | 0,05 | 0,0025 | -52,5 | 2756,25 | -56,7 | 3114,89 |
10 | 1000 | 10000 | 1000000 | 100 | 47,5 | 2256,25 | 43,3 | 1874,89 | |||
10 | 920 | 9200 | 846400 | 100 | -32,5 | 1056,25 | -36,7 | 1346,89 | |||
10 | 1060 | 10600 | 1123600 | 100 | 107,5 | 11556,25 | 103,3 | 10670,89 | |||
10 | 950 | 9500 | 902500 | 100 | 2,5 | 6,25 | -6,7 | 44,89 | |||
11 | 900 | 9900 | 810000 | 121 | 1040,54 | 1,05 | 1,1025 | -52,5 | 2756,25 | -140,54 | 975,15 |
11 | 1200 | 13200 | 1440000 | 121 | 247,5 | 61256,25 | 159,46 | 25421, 19 | |||
11 | 1150 | 12650 | 1322500 | 121 | 197,5 | 39006,5 | 109,46 | 11981,49 | |||
11 | 1000 | 11000 | 1000000 | 121 | 47,5 | 2256,25 | -40,54 | 1643,49 | |||
12 | 1200 | 14400 | 1440000 | 144 | 1124,38 | 2,05 | 4, 2025 | 247,5 | 6156,25 | 75,62 | 5718,38 |
12 | 1100 | 13200 | 1210000 | 144 | 147,5 | 21756,25 | -24,38 | 594,38 | |||
12 | 1000 | 12000 | 1000000 | 144 | 47,5 | 2256,25 | -124,38 | 5470,38 | |||
199 | 19050 | 192310 | 2013 | 19050,16 | 32,95 | 358275 | 12969,33 |
Найдём среднее произведение факторного и результативного признака по формуле (8):
.
Рассчитаем средние значение факторного и результативного признака:
факторного по формуле (9):
.
результативного, по формуле (10):
; .
Подставим значения результативного и факторного признака в уравнение парной линейной корреляционной зависимости получим регрессионную модель парной корреляционной зависимости: - регрессионная модель зависимости выработки от стажа работы.
; .
5. Построим на графике теоретическую кривую корреляционной зависимости.
6. Рассчитаем показатели тесноты связи между выработкой рабочего и стажем работы. Для прямолинейных зависимостей измерителем тесноты связи между признаками является коэффициент парной корреляции, который рассчитывается по формуле (7).
Для расчёта коэффициента парной корреляции рассчитаем среднее квадратическое отклонение факторного и результативного признака:
результативного признака, по формуле (11)