Что такое findslide.org?

FindSlide.org - это сайт презентаций, докладов, шаблонов в формате PowerPoint.


Для правообладателей

Обратная связь

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Яндекс.Метрика

Презентация на тему Корреляционно-регрессионный анализ

Содержание

1. ПОНЯТИЕ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ, ИХ ВИДЫ
Кафедра «Бухгалтерский учет и аудит» Ослопова М.В. ТЕМА 8. СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ 1. ПОНЯТИЕ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ,  ИХ ВИДЫ ТИП СВЯЗИфункциональная (детерминированная) статистическая (стохастическая) КОРРЕЛЯЦИОННАЯ СВЯЗЬформа причинной связи, при которой причина определяет следствие не однозначно, а прямаяобратнаяпрямолинейнаякриволинейнаямногофакторнаяоднофакторная Методы выявления наличия связи, характера и направленияприведения параллельных данныхграфическийкорреляционно-регрессионный анализ Задачи корреляционно-регрессионного анализа1. Измерить тесноту связи между результативным и факторным признаком. Задача 2. ПАРНАЯ КОРРЕЛЯЦИЯ И РЕГРЕССИЯ Основные виды уравнений парной регрессииỹ - теоретическое значение результативного признака а0 – С целью вычисления параметров a0, a1 применяют метод наименьших квадратов и решают систему уравнений Значение параметров Значение параметровпараметр а0 показывает усредненное влияние на результат неучтенных факторовпараметр a1 характеризует, Тесноту и направление парной линейной корреляционной связи измеряют с помощью линейного коэффициента корреляции - r Характеристика связиШкала Чеддока С целью оценки соответствия используемой регрессионной модели фактическим данным, то есть ее адекватность регрессионной модели подтверждается еслиη = r Данные для определения взаимосвязи Данные для определения взаимосвязи Значение    = 34/5 = 6,8;  = 1515/5=303 уравнение регрессии примет вид = 205,98 + 14,27*х, Далее, рассчитаем значение коэффициента корреляции = √32,8/5 = 2,56; = √ 6830/5 Далее, проверим адекватность используемой регрессионной модели, рассчитав значение корреляционного отношения η
Слайды презентации

Слайд 2 1. ПОНЯТИЕ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ, ИХ ВИДЫ

1. ПОНЯТИЕ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ, ИХ ВИДЫ

Слайд 3 ТИП СВЯЗИ
функциональная
(детерминированная)

статистическая (стохастическая)

ТИП СВЯЗИфункциональная (детерминированная) статистическая (стохастическая)

Слайд 4 КОРРЕЛЯЦИОННАЯ СВЯЗЬ
форма причинной связи,
при которой причина определяет

КОРРЕЛЯЦИОННАЯ СВЯЗЬформа причинной связи, при которой причина определяет следствие не однозначно,

следствие не однозначно, а лишь с определенной долей вероятности



Слайд 5 прямая
обратная
прямолинейная
криволинейная
многофакторная
однофакторная

прямаяобратнаяпрямолинейнаякриволинейнаямногофакторнаяоднофакторная

Слайд 6 Методы выявления наличия связи, характера и направления
приведения параллельных

Методы выявления наличия связи, характера и направленияприведения параллельных данныхграфическийкорреляционно-регрессионный анализ

данных

графический

корреляционно-регрессионный анализ


Слайд 7 Задачи корреляционно-регрессионного анализа
1. Измерить тесноту связи между результативным

Задачи корреляционно-регрессионного анализа1. Измерить тесноту связи между результативным и факторным признаком.

и факторным признаком. Задача решается путем вычисления корреляционного отношения,

коэффициента детерминации.

2. Оценить параметры уравнения регрессии, выражающего зависимость средних значений результативного признака от значений факторного признака. Задача решается путем вычисления коэффициентов регрессии.

3. Определить важнейшие факторы, влияющие на результативный признак. Задача решается путем оценки тесноты связи факторов с результатом.

4. Осуществить прогнозирование возможных значений результативного признака при задаваемых значениях факторных признаков. Задача решается путем подстановки ожидаемых значений факторов в регрессионное уравнение и вычисления прогнозируемых значений результата.

Слайд 8 2. ПАРНАЯ КОРРЕЛЯЦИЯ И РЕГРЕССИЯ

2. ПАРНАЯ КОРРЕЛЯЦИЯ И РЕГРЕССИЯ

Слайд 9 Основные виды уравнений парной регрессии




ỹ -
теоретическое значение

Основные виды уравнений парной регрессииỹ - теоретическое значение результативного признака а0

результативного
признака

а0 – свободный член уравнения

a1, a2

– коэффициенты регрессии

Слайд 10 С целью вычисления параметров a0, a1 применяют метод

С целью вычисления параметров a0, a1 применяют метод наименьших квадратов и решают систему уравнений

наименьших квадратов и решают систему уравнений


Слайд 11 Значение параметров



Значение параметров

Слайд 12 Значение параметров
параметр а0 показывает усредненное влияние на результат

Значение параметровпараметр а0 показывает усредненное влияние на результат неучтенных факторовпараметр a1

неучтенных факторов

параметр a1 характеризует, на сколько изменяется в среднем

значение результата при увеличении фактора на единицу собственного измерения





Слайд 13 Тесноту и направление парной линейной корреляционной связи измеряют

Тесноту и направление парной линейной корреляционной связи измеряют с помощью линейного коэффициента корреляции - r

с помощью линейного коэффициента корреляции - r



Слайд 14 Характеристика связи
Шкала Чеддока

Характеристика связиШкала Чеддока

Слайд 15 С целью оценки соответствия используемой регрессионной модели фактическим

С целью оценки соответствия используемой регрессионной модели фактическим данным, то есть

данным, то есть ее адекватность рассчитывают корреляционное отношение η




Слайд 16 адекватность регрессионной модели подтверждается если
η = r

адекватность регрессионной модели подтверждается еслиη = r

Слайд 17 Данные для определения взаимосвязи





Данные для определения взаимосвязи

Слайд 18 Данные для определения взаимосвязи


Данные для определения взаимосвязи

Слайд 19 Значение = 34/5 = 6,8;

Значение  = 34/5 = 6,8; = 1515/5=303 Значение параметров уравнения

= 1515/5=303 Значение параметров уравнения составляют: a1 = 468/32,8 =

14,27; а0 = 303-14,27*6,8 = 205,98

Слайд 20 уравнение регрессии примет вид
= 205,98 + 14,27*х,

уравнение регрессии примет вид = 205,98 + 14,27*х,

Слайд 21 Далее, рассчитаем значение коэффициента корреляции

= √32,8/5 =

Далее, рассчитаем значение коэффициента корреляции = √32,8/5 = 2,56; = √

2,56;
= √ 6830/5 = 36,95

очень сильная прямая связь



  • Имя файла: korrelyatsionno-regressionnyy-analiz.pptx
  • Количество просмотров: 156
  • Количество скачиваний: 0