Анализ существенности связи между фактор-функцией и фактор-аргумента. Проверка значимости коэффициента корреляции. Регрессия значений прогнозируемого объема производства на предприятии. Доверительный интервал. Проверка нормальности закона распределения.
При низкой оригинальности работы "Прогнозирование на основе корреляционно-регрессионного анализа", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптикиМы располагаем априорными, возможно интуитивными сведениями о том, что изменение производительности труда на предприятии х линейно влияет на объем производства y на этом же предприятии. Графическое построение его начинается с выбора масштаба для оси абсцисс, по которой будем отсчитывать значения производительности труда (Х), и для оси ординат, по которой будем отсчитывать значения объемов производства рассматриваемого предприятия (Y). Аналитическая теснота (или сила) связи парных линейных зависимостей измеряется коэффициентом корреляции r, вычисляемым по формуле: Значимость коэффициента корреляции проверяется путем сравнения абсолютной величины эмпирического, рассчитанного по выражению коэффициента корреляции, умноженного на с критическим значением этого произведения при заданной надежности расчетов р (доверительной вероятности). Если для эмпирического коэффициента корреляции r произведение оказывается больше критического значения Нкр при р=0,95, то с надежностью вывода р=0,95 следует отвергнуть гипотезу о некоррелированности рассматриваемых величин. Для получения прогноза с помощью полученной модели следует подставить ожидаемые значения производительности труда в i-м году в уравнение регрессии, произвести расчеты на 5 будущих лет (см.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
