Экономическое планирование методами математической статистики
МинистерствообразованияУкраины
Харьковскийгосударственныйтехническийуниверситетрадиоэлектроники
КафедраПОЭВМ
Комплекснаякурсовая работа
покурсу «Вероятностныепроцессы иматематическаястатистикав автоматизированныхсистемах»
Тема:«Провестиэкономическуюоценку эффективностиработы предприятия.Провести долгосрочноепланированиеработы методамипрогнозирования.Построитьматематическуюмодель повышенияэффективностиработы».
Выполнил:
ст.гр. ПОВТАС-96-3 Наумов А.С.
Руководитель: асс. Шамша Т.Б.
Комиссия:проф. к.т. н. Дударь З.В.
проф.к. .т. н. ЛеснаяН. С.
асс.Шамша Т.Б.
1999
РЕФЕРАТ
Пояснительнаязаписка к комплекснойкурсовой работе:19 с., 2 рис.,
9табл., 2 приложения,4источника.
Цельзадания –произвестистатистическийанализ исходныхданных, полученныхпри исследованииосновных показателейдеятельностипредприятия,с целью выявлениядоминирующихфакторов влияющихна прибыль ипостроенияадекватнойматематическоймодели дляизучения возможностейее максимизациии прогнозированияна последующиепериоды.
Работапосвященаисследованиюэкономическойдеятельностипредприятияметодамистатистическогоанализа. В качествеисходных данныхпринимаетсянекотораясовокупностьвыборок поэкономическимпоказателям,в частностиприбыли, затратах,ценах и т.д. занекоторыйотчетный периодработы предприятия.В работе к этомунабору данныхприменяютсяразличныеметоды статистическогоанализа, направленныена установлениевида зависимостиприбыли предприятияот другихэкономическихпоказателей.На основанииполученныхрезультатовметодамирегрессионногоанализа построеннаматематическаямодель и оцененаее адекватность.Помимо этогопроведен временнойанализ показателейприбыли за 4года и выявленызакономерностиизмененияприбыли помесяцам. Наосновании этихданных проведенопрогнозированиеприбыли наследующий(текущий) год.
Работавыполнена вучебных целях.
РЕГРЕССИОННЫЙАНАЛИЗ, МНОЖЕСТВЕННАЯЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ,УРОВЕНЬ ЗНАЧИМОСТИ,КРИТЕРИЙ СЕРИЙ,КРИТЕРИЙ ИНВЕРСИЙ,КРИТЕРИЙ 
,ВРЕМЕННЫЕРЯДЫ, МУЛЬТИПЛИКАТИВНО-АДИТИВНАЯМОДЕЛЬ, ТРЕНД.
СОДЕРЖАНИЕ
Введение4
Постановказадачи.5
2. Предварительныйанализ исходныхданных……………………………8
3. Построениематематическоймодели …………………………………..12
4. Временнойанализ ипрогнозирование………………………………….14
Выводы………………………………………………………………………16
Переченьссылок..17
ПриложениеА Графикзависимостиколебанийприбыли предприятия
отвремени…………………………………………………………………..18
ПриложениеБ Графикпрогноза изменения прибыли помесяцам……..19
ВВЕДЕНИЕ
Невызывает сомнениятот факт, чтоорганизациялюбого производствабез тщательноготеоретическогообоснования,экономическихрасчетов ипрогнозирования– это растраченныевпустую средства.Еще 10 лет назадтакая подготовказанимала большоеколичествовремени и средств,посколькутребовалазначительногоперсонала ивычислительныхмощностей. Внастоящее времяуровень развитиявычислительнойтехники позволяетпроизводитьсложные статистическиеисследованияпри минимальныхзатратах рабочеговремени, персоналаи средств, чтосделало ихдоступнымидля бухгалтериикаждого предприятия.
Безусловно,в условияхрыночной экономики,главным показателемрентабельностипредприятияявляется прибыль.Поэтому оченьважно понять,как необходимовести хозяйство,что бы как говориться«не вылететьв трубу». И здесьнезаменимыметоды математическойстатистики,которые позволяютправильнооценить, какиефакторы, и вкакой степенивлияют на прибыль,а так же на основанииправильнопостроеннойматематическоймодели, спрогнозироватьприбыль набудущий период.
1 ПОСТАНОВКАЗАДАЧИ
Целькурсовогопроекта - сформироватьпрофессиональныеумения и навыкипримененияметодов математическойстатистикик практическомуанализу реальныхфизическихпроцессов.
Цельзадания – произвестистатистическийанализ исходныхданных, полученныхпри исследованииосновных показателейдеятельностипредприятия,с целью выявлениядоминирующихфакторов влияющихна прибыль ипостроенияадекватнойматематическоймодели дляизучения возможностейее максимизациии прогнозированияна последующиепериоды.
Исходныеданные дляпервой частипоставленногозадания приведеныв табл. 1.1
Таблица1.1 – Исходныеданные длярегрессионногоанализа.
Прибыль | Коэффициенткачества продукции | Доляв общем объемепродаж | Розничнаяцена | Коэффициентиздержек на1 продукции | Удовлетворениеусловий розничныхторговцев | |
| № | Y,% | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 |
1 | 1,99 | 1,22 | 1,24 | 1,3 | 35,19 | 2,08 |
2 | 12,21 | 1,45 | 1,54 | 1,04 | 80 | 1,09 |
3 | 23,07 | 1,9 | 1,31 | 1 | 23,31 | 2,28 |
4 | 24,14 | 2,53 | 1,36 | 1,64 | 80 | 1,44 |
5 | 35,05 | 3,41 | 2,65 | 1,19 | 80 | 1,75 |
6 | 36,87 | 1,96 | 1,63 | 1,26 | 68,84 | 1,54 |
7 | 4,7 | 2,71 | 1,66 | 1,28 | 80 | 0,47 |
8 | 58,45 | 1,76 | 1,4 | 1,42 | 30,32 | 2,51 |
9 | 59,55 | 2,09 | 2,61 | 1,65 | 80 | 2,81 |
10 | 61,42 | 1,1 | 2,42 | 1,24 | 32,94 | 0,59 |
11 | 61,51 | 3,62 | 3,5 | 1,09 | 28,56 | 0,64 |
12 | 61,95 | 3,53 | 1,29 | 1,29 | 78,75 | 1,73 |
13 | 71,24 | 2,09 | 2,44 | 1,65 | 38,63 | 1,83 |
14 | 71,45 | 1,54 | 2,6 | 1,19 | 48,67 | 0,76 |
Продолжениетаблицы 1.1
15 | 81,88 | 2,41 | 2,11 | 1,64 | 40,83 | 0,14 |
16 | 10,08 | 3,64 | 2,06 | 1,46 | 80 | 3,53 |
17 | 10,25 | 2,61 | 1,85 | 1,59 | 80 | 2,13 |
18 | 10,81 | 2,62 | 2,28 | 1,57 | 80 | 3,86 |
19 | 11,09 | 3,29 | 4,07 | 1,78 | 80 | 1,28 |
20 | 12,64 | 1,24 | 1,84 | 1,38 | 31,2 | 4,25 |
21 | 12,92 | 1,37 | 1,9 | 1,55 | 29,49 | 3,98 |
Основнаяцель первойчасти заданияоценить влияниена прибыльпредприятияот реализациипродукцииодного видаследующихфакторов:
Х1 -Коэффициенткачества продукции;
Х2 - Доляв общем объемепродаж;
Х3 –Розничная ценапродукции;
Х4 –Коэффициентиздержек наединицу продукции;
Х5 –Удовлетворениеусловий розничныхторговцев.
Необходимо,примениврегрессионныеметоды анализа,построитьматематическуюмодель зависимостиприбыли отнекоторых (иливсех ) из вышеперечисленныхфакторов ипроверитьадекватностьполученноймодели.
Наследующем этапеработы исходнымиданными являютсясуммы прибылипредприятия(конкретнее– завода шампанскихвин) по каждомумесяцу за четырегода, которыепредставленыв табл. 1.2.
Таблица1.2 – Исходныеданные длявременногоанализа
Месяц | 1994 | 1996 | 1997 | 1998 |
Январь | 1500000 | 1650000 | 1400000 | 1700000 |
Февраль | 900000 | 850000 | 890000 | 1200000 |
Март | 700000 | 600000 | 550000 | 459000 |
Апрель | 300000 | 125000 | 250000 | 221000 |
Май | 400000 | 300000 | 100000 | 1000 |
Июнь | 250000 | 450000 | 150000 | 250000 |
Продолжениетаблицы 1.2
Июль | 200000 | 600000 | 132000 | 325000 |
Август | 150000 | 750000 | 142000 | 354000 |
Сентябрь | 300000 | 300000 | 254000 | 150000 |
Октябрь | 250000 | 259000 | 350000 | 100000 |
Ноябрь | 400000 | 453000 | 450000 | 259000 |
Декабрь | 2000000 | 1700000 | 1000000 | 1900000 |
На этомэтапе необходимопровести анализимеющихсяданных методамивременныхрядов, что позволитвыявить закономерностиколебанийприбыли помесяцам (цикличностьи сезонностьэтих колебаний).Исследованиеэтой закономерностипозволитспрогнозироватьприбыль наследующий год.
Предварительныйанализ исходныхданных.
Преждечем применитьк имеющимсяу нас исходнымданным методрегрессионногоанализа, необходимопровести некоторыйпредварительныйанализ имеющихсяв нашем распоряжениивыборок. Этопозволит сделатьвыводы о качествеимеющихся внашем распоряженииданных, а именно:о наличии илиотсутствиитренда, нормальномзаконе распределениявыборки, оценитьнекоторыестатистическиехарактеристикии т.д.
Длявсех последующихрасчетов примемуровень значимости0.05,чтосоответствует5% вероятностиошибки.
2.1Исследованиевыборки поприбыли.
Математическоеожидание(арифметическоесреднее) 582791,6667.
Доверительныйинтервал дляматематическогоожидания(429399,2878;736184,0456).
Дисперсия(рассеивание)2,78993E+11.
Доверительныйинтервал длядисперсии(2,78993E+11;5,36744E+11).
Среднеквадратичноеотклонение(от среднего)528197,6018.
Медианавыборки 352000.
Размахвыборки 1999000.
Асимметрия(смещение отнормальногораспределения)1,372426107.
Эксцессвыборки (отклонениеот нормальногораспределения)
0,795776027.
Коэффициентвариации(коэффициентпредставительностисреднего) 91%.
Проверкастатистическойнезависимостивыборки (проверканаличия тренда)методом критериясерий. Результатыпроверкипредставленыв табл. 2.1 (2-й столбец).Сумма серийравняется 10.Посколькуданное значениене попадаетв доверительныйинтервал (табличныезначения) от18 до 33, следовательно,гипотеза остатистическойнезависимостии отсутствиитренда неподтверждается.
Проверкастатистическойнезависимостивыборки (проверканаличия тренда)методом критерияинверсий. Количествоинверсий представленов табл. 2.1 (3-й столбец).Сумма инверсийравняется 585.Посколькуданное значениепопадает вдоверительныйинтервал (табличныезначения) от495 до 729, следовательно,гипотеза остатистическойнезависимостии отсутствиитренда подтверждается.
Таблица2.1–Критерии серийи инверсий
Прибыль | Критерийсерий | Критерийинверсий |
1500000 | + | 42 |
900000 | + | 1 |
700000 | + | 34 |
300000 | - | 18 |
400000 | - | 24 |
250000 | - | 11 |
200000 | - | 9 |
150000 | - | 6 |
300000 | - | 15 |
250000 | - | 9 |
400000 | - | 19 |
2000000 | + | 36 |
1650000 | + | 32 |
850000 | + | 27 |
Продолжениетаблицы 2.1
600000 | + | 24 |
125000 | - | 3 |
300000 | - | 13 |
450000 | - | 17 |
600000 | + | 21 |
750000 | + | 21 |
300000 | - | 13 |
259000 | - | 11 |
453000 | - | 16 |
1700000 | + | 22 |
1400000 | + | 21 |
890000 | + | 18 |
550000 | - | 17 |
250000 | - | 8 |
100000 | - | 1 |
150000 | - | 4 |
132000 | - | 2 |
142000 | - | 2 |
254000 | - | 5 |
350000 | - | 7 |
450000 | - | 8 |
1000000 | + | 9 |
1700000 | + | 10 |
1200000 | + | 9 |
459000 | - | 8 |
221000 | - | 3 |
1000 | - | 0 |
250000 | - | 2 |
325000 | - | 3 |
354000 | - | 3 |
150000 | - | 1 |
100000 | - | 0 |
259000 | - | 0 |
1900000 | + | 0 |
Изрезультатованализа видно,что критериисерий и инверсийдают противоречивыерезультатыпроверки наличиятренда. Следуетучитывать, чтокритерий инверсийявляется болеемощным длявыявлениялинейноготренда, однакодля выявленияфлуктуациипредпочтениеследует отдатькритерию инверсий.Из вышесказанногоможно предположить,что в выборкеприсутствуеттренд, не являющийся,однако линейным,а скорее выраженныйв виде флуктуации.Последующиеисследованияподтверждаютданное предположение,что явно видноиз графикапредставленногов приложенииА.
-
Проверкагипотезы онормальномзаконе распределениявыборки сприменениемкритерия
.Разобьем выборкуна интервалыгруппировкидлиной 0,4*среднеквадратичноеотклонение=211279,0407.Получим следующееколичествоинтерваловгруппировкиразмах/длинаинтервала=9.Вседанные о границахинтервалов,теоретическихи эмпирическихчастотах приведеныв табл. 2.2.
Таблица2.2 – Критерий
.Интервалыгруппировки | Расчетнаячастота | Теоретическаячастота |
212279,0407 | 10 | 2,8347E-05 |
423558,0815 | 17 | 3,46434E-05 |
634837,1222 | 7 | 3,60783E-05 |
846116,163 | 2 | 3,20174E-05 |
1057395,204 | 4 | 2,42124E-05 |
1268674,244 | 1 | 1,56028E-05 |
1479953,285 | 1 | 8,56803E-06 |
1691232,326 | 2 | 4,00933E-06 |
1902511,367 | 3 | 1,59873E-06 |
Результирующеезначение критерия0значительноменьше табличного55,70– следовательно,гипотеза онормальностизакона распределенияпринимаетсяс уровнем значимости0,05.
3. Построениематематическоймодели.
. Регрессионныйанализ.
Дляпостроенияматематическоймодели выдвинемгипотезу оналичии линейнойзависимостимежду прибылью и факторомвремени, на неевлияющим.Следовательно,математическаямодель можетбыть описанауравнениемвида:
, (3.1)где
- линейно-независимыепостоянныекоэффициенты.Дляих отысканияприменимрегрессионныйанализ. Результатырегрессиисведены в табл.3.2 – 3.4.
Таблица3.2 – Регрессионнаястатистика
МножественныйR | 0,096181456 | |
R-квадрат | 0,009250873 | |
НормированныйR-квадрат | -0,012287152 | |
Стандартнаяошибка | 537056,4999 | |
Наблюдения | 48 | |
Таблица3.3.–Дисперсионнаятаблица
df | SS | MS | F | ЗначимостьF | |
Регрессия | 1 | 1,23884E+11 | 1,23884E+11 | 0,429513513 | 0,515492131 |
Остаток | 46 | 1,32678E+13 | 2,8843E+11 | ||
Итого | 47 | 1,33916E+13 |
Таблица3.4–Коэффициентырегрессии.
Коэффициенты | Стандартнаяошибка | t-статистика | P-Значение | Нижние95% | Верхние95% | Нижние95,0% | Верхние95,0% | |
Y | 672637,41 | 157489,387 | 4,27100 | 9,65555E-05 | 355628 | 989646, | 355628 | 989646 |
X | -3667,1732 | 5595,55298 | -0,65537 | 0,51549 | -14930,4 | 7596,07 | -14930,4 | 7596,07 |
Такимобразом, уравнение,описывающеематематическуюмодель, приобретаетвид:
Y=672637,4113-3667,173252X1. (3.2)
F-критерийиз табл. 3.3 показываетстепень адекватности,полученнойматематическоймодели.
4. Временнойанализ и прогнозирование.
Поусловию заданиянеобходимопроанализироватьприбыль предприятияза четыре годаего работы, ина основе полученныхданных построитьпрогноз напятый год. Длярешения поставленнойзадачи воспользуемсяметодом временныхрядов.
Длярасчета сезонныхиндексов зададимсямультипликативно-аддитивноймоделью тренда:
Y=kX+b, (4.1)
и, используяметод простойлинейной регрессии,построимгипотетическуюмодель (ПриложениеА). Отклоненияот модели, выраженныев процентах,представленыв табл. 4.1.
Таблица4.1 – Отклонениеот модели
1994 | 1996 | 1997 | 1998 | |
Январь | 224% | 264% | 241% | 317% |
Февраль | 135% | 137% | 154% | 225% |
Март | 106% | 97% | 96% | 87% |
Апрель | 46% | 20% | 44% | 42% |
Май | 61% | 49% | 18% | 0% |
Июнь | 38% | 74% | 27% | 48% |
Июль | 31% | 100% | 24% | 63% |
Август | 23% | 125% | 26% | 69% |
Сентябрь | 47% | 50% | 46% | 30% |
Октябрь | 39% | 44% | 64% | 20% |
Ноябрь | 63% | 77% | 83% | 52% |
Декабрь | 318% | 291% | 185% | 383% |
Длятого чтобырассчитатьпрогноз наследующий год,рассчитаемсезонные индексыпо табл. 4.1, а затем,по уравнениютренда, найдемтеоретическиезначения прибылина следующийгод. Для полученияокончательногопрогноза проведемнормирование,умножив значениятренда на сезонныеиндексы. Значениярасчетов приведеныв табл. 4.2.
Таблица4.2–Результатыпрогноза.
Сезонныеиндексы | Тренд | Прогнозна 1999 | |
Январь | 209% | 492946 | 1031069 |
Февраль | 130% | 489279 | 637311 |
Март | 77% | 485612 | 374399 |
Апрель | 30% | 481944 | 146354 |
Май | 26% | 478277 | 122574 |
Июнь | 37% | 474610 | 177951 |
Июль | 43% | 470943 | 204531 |
Август | 49% | 467276 | 227353 |
Сентябрь | 35% | 463609 | 160283 |
Октябрь | 33% | 459941 | 153419 |
Ноябрь | 55% | 456274 | 250688 |
Декабрь | 235% | 452607 | 1064985 |
Графикпрогнозируемойприбыли представленв ПриложенииБ.
ВЫВОДЫ
В результатепроведеннойработы былпроизведенстатистическийанализ исходныхданных, полученныхпри исследованииосновных показателейдеятельностипредприятия,с целью выявлениядоминирующихфакторов влияющихна прибыль ипостроенаадекватнаяматематическаямодель и спрогнозированаприбыль напоследующиепериоды.
Впроцессе выполненияработы изучилии научилисьприменять напрактике следующиеметоды математическойстатистики:
линейныйрегрессионныйанализ,
множественныйрегрессионныйанализ,
корреляционныйанализ,
проверкастационарностии независимостивыборок,
методвременныхрядов,
выявлениетренда,
-
критерий
.
Переченьссылок
БендодДж., Пирсол А.Прикладнойанализ случайныхданных: Пер. сангл. – М.: Мир,1989.
Математическаястатистика.Под ред. А. М.Длина, М.: Высшаяшкола, 1975.
Л.Н.Большев,Н.В.Смирнов.Таблицы математическойстатистики.-М.:Наука, 1983.
Н.Дрейпер,Г.Смит. Прикладнойрегрессионныйанализ. Пер. сангл.- М.:Статистика,1973.
ПРИЛОЖЕНИЕА
Г
рафикзависимостиколебанийприбыли предприятияот времени.
РисунокА.1 – Графикзависимостиприбыли предприятияот времени.
ПРИЛОЖЕНИЕБ
Графикпрогноза изменения прибыли помесяцам.
РисунокБ.1 – График прогнозаизмененияприбыли помесяцам.
УДК
КП
МинистерствообразованияУкраины
Харьковскийгосударственныйтехническийуниверситетрадиоэлектроники
КафедраПОЭВМ
Комплекснаякурсовая работа
покурсу «Вероятностныепроцессы иматематическаястатистикав автоматизированныхсистемах»
Тема:«Провестиэкономическуюоценку эффективностиработы предприятия.Провести долгосрочноепланированиеработы методоммножественнойлинейной регрессии.Построитьматематическуюмодель повышенияэффективностиработы».
Выполнил:
Ст.гр. ПОВТАС-96-3 ФурсовЯ. А.
Руководитель: асс.Шамша Т. Б.
Комиссия: проф.к. т. н. ДударьЗ. В.
проф.к.. т. н. ЛеснаяН. С.
асс.Шамша Т. Б.
1999
РЕФЕРАТ
Пояснительнаязаписка к комплекснойкурсовой работе:30 с.,
17табл., 4 источника.
Цельзадания –произвестистатистическийанализ исходныхданных, полученныхпри исследованииосновных показателейдеятельностипредприятия,с целью выявлениядоминирующихфакторов влияющихна прибыль ипостроенияадекватнойматематическоймодели дляизучения возможностейее максимизациии прогнозированияна последующиепериоды.
Работапосвященаисследованиюэкономическойдеятельностипредприятияметодамистатистическогоанализа. В качествеисходных данныхпринимаетсянекотораясовокупностьвыборок поэкономическимпоказателям,в частностиприбыли, затратах,ценах и т.д. занекоторыйотчетный периодработы предприятия.В работе к этомунабору данныхприменяютсяразличныеметоды статистическогоанализа, направленныена установлениевида зависимостиприбыли предприятияот другихэкономическихпоказателей.На основанииполученныхрезультатовметодамирегрессионногоанализа построеннаматематическаямодель и оцененаее адекватность.Помимо этогопроведен временнойанализ показателейприбыли за 4года и выявленызакономерностиизмененияприбыли помесяцам. Наосновании этихданных проведенопрогнозированиеприбыли наследующий(текущий) год.
Работавыполнена вучебных целях.
МАТЕМАТИЧЕСКАЯМОДЕЛЬ, РЕГРЕССИОННЫЙАНАЛИЗ, МНОЖЕСТВЕННАЯЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ,УРОВЕНЬ ЗНАЧИМОСТИ,КРИТЕРИЙ СЕРИЙ,КРИТЕРИЙ ИНВЕРСИЙ,КРИТЕРИЙ ,ТРЕНД
СОДЕРЖАНИЕ
Введение4
Постановказадачи5
2.Предварительныйанализ исходныхданных……………………………7
3. Построениематематическоймодели…………………………………….24
Выводы……………………………………………………………………….29
Переченьссылок.30
ВВЕДЕНИЕ
Невызывает сомнениятот факт, чтоорганизациялюбого производствабез тщательноготеоретическогообоснования,экономическихрасчетов ипрогнозирования– это растраченныевпустую средства.Еще 10 лет назадтакая подготовказанимала большоеколичествовремени и средств,посколькутребовалазначительногоперсонала ивычислительныхмощностей. Внастоящее времяуровень развитиявычислительнойтехники позволяетпроизводитьсложные статистическиеисследованияпри минимальныхзатратах рабочеговремени, персоналаи средств, чтосделало ихдоступнымидля бухгалтериикаждого предприятия.
Безусловно,в условияхрыночной экономики,главным показателемрентабельностипредприятияявляется прибыль.Поэтому оченьважно понять,как необходимовести хозяйство,что бы как говориться«не вылететьв трубу». И здесьнезаменимыметоды математическойстатистики,которые позволяютправильнооценить, какиефакторы, и вкакой степенивлияют на прибыль,а так же на основанииправильнопостроеннойматематическоймодели, спрогнозироватьприбыль набудущий период.
1 ПОСТАНОВКАЗАДАЧИ
Целькурсовогопроекта - сформироватьпрофессиональныеумения и навыкипримененияметодов математическойстатистикик практическомуанализу реальныхфизическихпроцессов.
Цельзадания – произвестистатистическийанализ исходныхданных, полученныхпри исследованииосновных показателейдеятельностипредприятия,с целью выявлениядоминирующихфакторов влияющихна прибыль ипостроенияадекватнойматематическоймодели дляизучения возможностейее максимизациии прогнозированияна последующиепериоды.
Исходныеданные дляпоставленногозадания приведеныв
таблице1.1
Таблица1.1 – Исходныеданные длярегрессионногоанализа.
Прибыль | Коэффициенткачества продукции | Доляв общем объемепродаж | Розничнаяцена | Коэффициентиздержек на1 продукции | Удовлетворениеусловий розничныхторговцев | |
| № | Y, % | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 |
1 | 1,99 | 1,22 | 1,24 | 1,3 | 35,19 | 2,08 |
2 | 12,21 | 1,45 | 1,54 | 1,04 | 80 | 1,09 |
3 | 23,07 | 1,9 | 1,31 | 1 | 23,31 | 2,28 |
4 | 24,14 | 2,53 | 1,36 | 1,64 | 80 | 1,44 |
5 | 35,05 | 3,41 | 2,65 | 1,19 | 80 | 1,75 |
6 | 36,87 | 1,96 | 1,63 | 1,26 | 68,84 | 1,54 |
7 | 4,7 | 2,71 | 1,66 | 1,28 | 80 | 0,47 |
8 | 58,45 | 1,76 | 1,4 | 1,42 | 30,32 | 2,51 |
9 | 59,55 | 2,09 | 2,61 | 1,65 | 80 | 2,81 |
10 | 61,42 | 1,1 | 2,42 | 1,24 | 32,94 | 0,59 |
11 | 61,51 | 3,62 | 3,5 | 1,09 | 28,56 | 0,64 |
12 | 61,95 | 3,53 | 1,29 | 1,29 | 78,75 | 1,73 |
13 | 71,24 | 2,09 | 2,44 | 1,65 | 38,63 | 1,83 |
14 | 71,45 | 1,54 | 2,6 | 1,19 | 48,67 | 0,76 |
Продолжениетаблицы 1.1
15 | 81,88 | 2,41 | 2,11 | 1,64 | 40,83 | 0,14 |
16 | 10,08 | 3,64 | 2,06 | 1,46 | 80 | 3,53 |
17 | 10,25 | 2,61 | 1,85 | 1,59 | 80 | 2,13 |
18 | 10,81 | 2,62 | 2,28 | 1,57 | 80 | 3,86 |
19 | 11,09 | 3,29 | 4,07 | 1,78 | 80 | 1,28 |
20 | 12,64 | 1,24 | 1,84 | 1,38 | 31,2 | 4,25 |
21 | 12,92 | 1,37 | 1,9 | 1,55 | 29,49 | 3,98 |
Основнаяцель первойчасти заданияоценить влияниена прибыльпредприятияот реализациипродукцииодного видаследующихфакторов:
Х1 -коэффициенткачества продукции;
Х2 - доляв общем объемепродаж;
Х3 –розничная ценапродукции;
Х4 –коэффициентиздержек наединицу продукции;
Х5 –удовлетворениеусловий розничныхторговцев.
Необходимо,примениврегрессионныеметоды анализа,построитьматематическуюмодель зависимостиприбыли отнекоторых (иливсех ) из вышеперечисленныхфакторов ипроверитьадекватностьполученноймодели.
2 Предварительныйанализ исходныхданных
Преждечем применитьк имеющимсяу нас исходнымданным методрегрессионногоанализа, необходимопровести некоторыйпредварительныйанализ имеющихсяв нашем распоряжениивыборок. Этопозволит сделатьвыводы о качествеимеющихся внашем распоряженииданных, а именно:о наличии илиотсутствиитренда, нормальномзаконе распределениявыборки, оценитьнекоторыестатистическиехарактеристикии т.д.
Длявсех последующихрасчетов примемуровень значимости0.05,чтосоответствует5% вероятностиошибки.
2.1 Исследованиевыборки поприбыли (Y).
Математическоеожидание(арифметическоесреднее)
34,91761905.
Доверительныйинтервал дляматематического
ожидания(22,75083;47,08441).
Дисперсия(рассеивание)714,402159.
Доверительныйинтервал длядисперсии(439,0531;1564,384).
Среднеквадратичноеотклонение(от среднего)26,72830258.
Медианавыборки 24,14.
Размахвыборки 79,89.
Асимметрия(смещение отнормальногораспределения)0,370221636.
Эксцессвыборки (отклонениеот нормальногораспределения)
-1,551701276.
Коэффициентвариации(коэффициентпредставительностисреднего) 77%.
Проверкастатистическойнезависимостивыборки (проверканаличия тренда)методом критериясерий. Результатыпроверкипредставленыв таблице 2.1 (2-йстолбец). Суммасерий равняется5. Посколькуданное значениепопадает вдоверительныйинтервал (табличныезначения) от5 до 15, следовательно,гипотеза остатистическойнезависимостии отсутствиитренда подтверждается.
Проверкастатистическойнезависимостивыборки (проверканаличия тренда)методом критерияинверсий. Количествоинверсий представленов таблице 2.1 (3-йстолбец). Суммаинверсий равняется81. Посколькуданное значениепопадает вдоверительныйинтервал (табличныезначения) от64 до 125, следовательно,гипотеза остатистическойнезависимостии отсутствиитренда подтверждается.
Таблица2.1–Критерии серийи инверсий.
ПрибыльY% | Критерийсерий | Критерийинверсий |
1,99 | - | 0 |
12,21 | - | 5 |
23,07 | - | 7 |
24,14 | + | 7 |
35,05 | + | 7 |
36,87 | + | 7 |
4,7 | - | 0 |
58,45 | + | 6 |
59,55 | + | 6 |
61,42 | + | 6 |
61,51 | + | 6 |
61,95 | + | 6 |
71,24 | + | 6 |
71,45 | + | 6 |
81,88 | + | 6 |
10,08 | - | 0 |
Продолжениетаблицы 2.1
10,25 | - | 0 |
10,81 | - | 0 |
11,09 | - | 0 |
12,64 | - | 0 |
12,92 | - | 0 |
Итого | 5 | 81 |
-
Проверкагипотезы онормальномзаконе распределениявыборки сприменениемкритерия
.Разобьем выборкуна интервалыгруппировкидлиной 0,4*среднеквадратичноеотклонение=10,69132103.Получим следующееколичествоинтерваловгруппировкиразмах/длинаинтервала=7.Вседанные о границахинтервалов,теоретическихи эмпирическихчастотах приведеныв таблице 2.2.
Таблица2.2 – Критерий
.Интервалыгруппировки | Теоретическаячастота | Расчетнаячастота |
12,68132103 | 0,221751084 | 4 |
23,37264207 | 0,285525351 | 2 |
34,0639631 | 0,313282748 | 1 |
44,75528414 | 0,2929147 | 2 |
55,44660517 | 0,233377369 | 0 |
66,1379262 | 0,158448887 | 5 |
76,82924724 | 0,091671119 | 2 |
Результирующеезначение критерия2,11526E-55значительноменьше табличного12,6– следовательно,гипотеза онормальностизакона распределенияпринимаетсяс уровнем значимости0,05.
Исследованиевыборки покоэффициентукачества продукции(Х1).
Математическоеожидание(арифметическоесреднее) 2,29.
Доверительныйинтервал дляматематическогоожидания(1,905859236;2,674140764).
Дисперсия(рассеивание)0,71215.
Доверительныйинтервал длядисперсии(0,437669008;1,559452555).
Среднеквадратичноеотклонение(от среднего)0,843889803.
Медианавыборки 2,09.
Размахвыборки 2,54.
Асимметрия(смещение отнормальногораспределения)0,290734565.
Эксцессвыборки (отклонениеот нормальногораспределения)
-1,161500717.
Коэффициентвариации(коэффициентпредставительностисреднего) 37%.
Проверкастатистическойнезависимостивыборки (проверканаличия тренда)методом критериясерий. Результатыпроверкипредставленыв таблице 2.3 (2-йстолбец). Суммасерий равняется11. Посколькуданное значениепопадает вдоверительныйинтервал (табличныезначения) от5 до 15, следовательно,гипотеза остатистическойнезависимостии отсутствиитренда подтверждается.
Проверкастатистическойнезависимостивыборки (проверканаличия тренда)методом критерияинверсий. Количествоинверсий представленов таблице 2.3 (3-йстолбец). Суммаинверсий равняется89. Посколькуданное значениепопадает вдоверительныйинтервал (табличныезначения) от64 до 125, следовательно,гипотеза остатистическойнезависимостии отсутствиитренда подтверждается.
Таблица2.3–Критерии серийи инверсий.
Коэффициенткачества продукции Х1 | Критерийсерий | Критерийинверсий |
1,22 | - | 1 |
1,45 | - | 3 |
1,9 | - | 5 |
2,53 | + | 9 |
3,41 | + | 13 |
1,96 | - | 5 |
2,71 | + | 10 |
1,76 | - | 4 |
2,09 | + | 4 |
1,1 | - | 0 |
3,62 | + | 9 |
3,53 | + | 8 |
2,09 | + | 3 |
1,54 | - | 2 |
2,41 | + | 2 |
3,64 | + | 5 |
2,61 | + | 2 |
2,62 | + | 2 |
3,29 | + | 2 |
1,24 | - | 0 |
1,37 | - | 0 |
Итого | 11 | 89 |
-
Проверкагипотезы онормальномзаконе распределениявыборки сприменениемкритерия
.Разобьем выборкуна интервалыгруппировкидлиной 0,4*среднеквадратичноеотклонение=0,337555921.Получим следующееколичествоинтерваловгруппировкиразмах/длинаинтервала=7.Вседанные о границахинтервалов,теоретическихи эмпирическихчастотах приведеныв таблице 2.4.
Таблица2.4 – Критерий
.Интервалыгруппировки | Теоретическаячастота | Расчетнаячастота |
1,437555921 | 5,960349765 | 4 |
1,775111843 | 8,241512255 | 3 |
2,112667764 | 9,71079877 | 4 |
2,450223685 | 9,750252967 | 1 |
2,787779606 | 8,342374753 | 4 |
3,125335528 | 6,082419779 | 0 |
3,462891449 | 3,778991954 | 2 |
Результирующеезначение критерия0,000980756значительноменьше табличного12,6– следовательно,гипотеза онормальностизакона распределенияпринимаетсяс уровнем значимости0,05.
2.3 Исследованиевыборки по долев общем объемепродаж (Х2).
Математическоеожидание(арифметическоесреднее) 2,083809524.
Доверительныйинтервал дляматематическогоожидания(1,748443949;2,419175098).
Дисперсия(рассеивание)0,542784762.
Доверительныйинтервал длядисперсии(0,333581504;1,188579771).
Среднеквадратичноеотклонение(от среднего)0,736739277.
Медианавыборки 1,9.
Размахвыборки 2,83.
Асимметрия(смещение отнормальногораспределения)1,189037981.
Эксцессвыборки (отклонениеот нормальногораспределения)
1,48713312.
Коэффициентвариации(коэффициентпредставительностисреднего) 35%.
Проверкастатистическойнезависимостивыборки (проверканаличия тренда)методом критериясерий. Результатыпроверкипредставленыв таблице 2.5 (2-йстолбец). Суммасерий равняется11. Посколькуданное значениепопадает вдоверительныйинтервал (табличныезначения) от5 до 15, следовательно,гипотеза остатистическойнезависимостии отсутствиитренда подтверждается.
Проверкастатистическойнезависимостивыборки (проверканаличия тренда)методом критерияинверсий. Количествоинверсий представленов таблице 2.5 (3-йстолбец). Суммаинверсий равняется89. Посколькуданное значениепопадает вдоверительныйинтервал (табличныезначения) от64 до 125, следовательно,гипотеза остатистическойнезависимостии отсутствиитренда подтверждается.
Таблица2.5–Критерии серийи инверсий.
Коэффициенткачества продукции Х2 | Критерийсерий | Критерийинверсий |
1,24 | - | 0 |
1,54 | - | 4 |
1,31 | - | 1 |
1,36 | - | 1 |
2,65 | + | 14 |
Продолжениетаблицы 2.5
1,63 | - | 2 |
1,66 | - | 2 |
1,4 | - | 1 |
2,61 | + | 10 |
2,42 | + | 7 |
3,5 | + | 9 |
1,29 | - | 9 |
2,44 | + | 6 |
2,6 | + | 6 |
2,11 | + | 4 |
2,06 | + | 3 |
1,85 | - | 1 |
2,28 | + | 2 |
4,07 | + | 2 |
1,84 | - | 0 |
1,9 | + | 0 |
Итого | 10 | 84 |
-
Проверкагипотезы онормальномзаконе распределениявыборки сприменениемкритерия
.Разобьем выборкуна интервалыгруппировкидлиной 0,4*среднеквадратичноеотклонение=0,294695711.Получим следующееколичествоинтерваловгруппировкиразмах/длинаинтервала=9.Вседанные о границахинтервалов,теоретическихи эмпирическихчастотах приведеныв таблице 2.6.
Таблица2.6 – Критерий
. Интервалыгруппировки | Теоретическаячастота | Расчетнаячастота |
1,534695711 | 8,613638207 | 5 |
1,829391421 | 10,71322271 | 3 |
2,124087132 | 11,35446101 | 5 |
2,418782843 | 10,25476697 | 1 |
2,713478553 | 7,892197623 | 5 |
3,008174264 | 5,175865594 | 0 |
3,302869975 | 2,892550245 | 0 |
3,597565686 | 1,377500344 | 1 |
3,892261396 | 0,559004628 | 1 |
Результирующеезначение критерия0,000201468значительноменьше табличного12,6– следовательно,гипотеза онормальностизакона распределенияпринимаетсяс уровнем значимости0,05.
2.4 Исследованиевыборки порозничной цене(Х3).
Математическоеожидание(арифметическоесреднее) 1,390952381.
Доверительныйинтервал дляматематическогоожидания(1,287631388;1,494273374).
Дисперсия(рассеивание)0,051519048.
Доверительныйинтервал длядисперсии(0,031662277;0,112815433).
Среднеквадратичноеотклонение(от среднего)0,226978077.
Медианавыборки 1,38.
Размахвыборки0,78.
Асимметрия(смещение отнормальногораспределения)-0,060264426.
Эксцессвыборки (отклонениеот нормальногораспределения)
-1,116579819.
Коэффициентвариации(коэффициентпредставительностисреднего)16%.
Проверкастатистическойнезависимостивыборки (проверканаличия тренда)методом критериясерий. Результатыпроверкипредставленыв таблице 2.7 (2-йстолбец). Суммасерий равняется8. Посколькуданное значениепопадает вдоверительныйинтервал (табличныезначения) от5 до 15, следовательно,гипотеза остатистическойнезависимостии отсутствиитренда подтверждается.
Проверкастатистическойнезависимостивыборки (проверканаличия тренда)методом критерияинверсий. Количествоинверсий представленов таблице 2.7 (3-йстолбец). Суммаинверсий равняется68. Посколькуданное значениепопадает вдоверительныйинтервал (табличныезначения) от64 до 125, следовательно,гипотеза остатистическойнезависимостии отсутствиитренда подтверждается.
Таблица2.7–Критерии серийи инверсий.
Розничнаяцена Х4 | Критерийсерий | Критерийинверсий |
1,3 | - | 9 |
1,04 | - | 1 |
1 | - | 0 |
1,64 | + | 13 |
1,19 | - | 1 |
Продолжениетаблицы 2.7
1,26 | - | 3 |
1,28 | - | 3 |
1,42 | + | 5 |
1,65 | + | 10 |
1,24 | - | 2 |
1,09 | - | 0 |
1,29 | - | 1 |
1,65 | + | 7 |
1,19 | - | 0 |
1,64 | + | 5 |
1,46 | + | 1 |
1,59 | + | 3 |
1,57 | + | 2 |
1,78 | + | 2 |
1,38 | + | 0 |
1,55 | + | 0 |
Итого | 8 | 68 |
-
Проверкагипотезы онормальномзаконе распределениявыборки сприменениемкритерия
.Разобьем выборкуна интервалыгруппировкидлиной 0,4*среднеквадратичноеотклонение=0,090791231.Получим следующееколичествоинтерваловгруппировкиразмах/длинаинтервала=8.Вседанные о границахинтервалов,теоретическихи эмпирическихчастотах приведеныв таблице 2.8.
Таблица2.8 – Критерий
. Интервалыгруппировки | Теоретическаячастота | Расчетнаячастота |
1,090791231 | 15,39563075 | 3 |
1,181582462 | 24,12028441 | 0 |
1,272373693 | 32,20180718 | 4 |
1,363164924 | 36,63455739 | 3 |
1,453956155 | 35,51522214 | 2 |
1,544747386 | 29,33938492 | 1 |
1,635538617 | 20,65381855 | 3 |
1,726329848 | 12,38975141 | 4 |
Результирующеезначение критерия3,27644E-33значительноменьше табличного12,6– следовательно,гипотеза онормальностизакона распределенияпринимаетсяс уровнем значимости0,05.
2.5 Исследованиевыборки покоэффициентуиздержек наединицу продукции(Х4).
Математическоеожидание(арифметическоесреднее) 57,46333333.
Доверительныйинтервал дляматематическогоожидания(46,70536237;68,22130429).
Дисперсия(рассеивание)558,5363233.
Доверительныйинтервал длядисперсии(343,2620073;1223,072241).
Среднеквадратичноеотклонение(от среднего)23,63337308.
Медианавыборки 68,84.
Размахвыборки56,69.
Асимметрия(смещение отнормальногораспределения)--0,199328538.
Эксцессвыборки (отклонениеот нормальногораспределения)
-1,982514776.
Коэффициентвариации(коэффициентпредставительностисреднего)41%.
Проверкастатистическойнезависимостивыборки (проверканаличия тренда)методом критериясерий. Результатыпроверкипредставленыв таблице 2.9 (2-йстолбец). Суммасерий равняется11. Посколькуданное значениепопадает вдоверительныйинтервал (табличныезначения) от5 до 15, следовательно,гипотеза остатистическойнезависимостии отсутствиитренда подтверждается.
Проверкастатистическойнезависимостивыборки (проверканаличия тренда)методом критерияинверсий. Количествоинверсий представленов таблице 2.9 (3-йстолбец). Суммаинверсий равняется89. Посколькуданное значениепопадает вдоверительныйинтервал (табличныезначения) от64 до 125, следовательно,гипотеза остатистическойнезависимостии отсутствиитренда подтверждается.
Таблица2.9–Критерии серийи инверсий
Розничнаяцена Х4 | Критерийсерий | Критерийинверсий |
35,19 | - | 6 |
80 | + | 11 |
23,31 | - | 0 |
80 | + | 10 |
Продолжениетаблицы 2.9.
80 | + | 10 |
68,84 | + | 8 |
80 | + | 9 |
30,32 | - | 3 |
80 | + | 8 |
32,94 | - | 3 |
28,56 | - | 0 |
78,75 | + | 5 |
38,63 | - | 2 |
48,67 | - | 3 |
40,83 | - | 2 |
80 | + | 2 |
80 | + | 2 |
80 | + | 2 |
80 | + | 2 |
31,2 | - | 1 |
29,49 | - | 0 |
Итого | 11 | 89 |
-
Проверкагипотезы онормальномзаконе распределениявыборки сприменениемкритерия
.Разобьем выборкуна интервалыгруппировкидлиной 0,4*среднеквадратичноеотклонение=9,453349234.Получим следующееколичествоинтерваловгруппировкиразмах/длинаинтервала=5.Вседанные о границахинтервалов,теоретическихи эмпирическихчастотах приведеныв таблице 2.10.
Таблица2.10 – Критерий
. Интервалыгруппировки | Теоретическаячастота | Расчетнаячастота |
32,76334923 | 0,205311711 | 5 |
42,21669847 | 0,287891016 | 4 |
51,6700477 | 0,343997578 | 1 |
61,12339693 | 0,350264029 | 0 |
70,57674617 | 0,30391251 | 1 |
Результирующеезначение критерия3,27644E-33значительноменьше табличного12,6– следовательно,гипотеза онормальностизакона распределенияпринимаетсяс уровнем значимости0,05.
2.6 Исследованиевыборки покоэффициентуудовлетворенияусловий розничныхторговцев (Х5).
Математическоеожидание(арифметическоесреднее) 1,937619048.
Доверительныйинтервал дляматематическогоожидания(1,390131506;2,485106589).
Дисперсия(рассеивание)1,446569048.
Доверительныйинтервал длядисперсии(0,889023998;3,167669447).
Среднеквадратичноеотклонение(от среднего)1,202733989.
Медианавыборки 1,75.
Размахвыборки4,11.
Асимметрия(смещение отнормальногораспределения)--0,527141402.
Эксцессвыборки (отклонениеот нормальногораспределения)
-0,580795634.
Коэффициентвариации(коэффициентпредставительностисреднего)62%.
Проверкастатистическойнезависимостивыборки (проверканаличия тренда)методом критериясерий. Результатыпроверкипредставленыв таблице 2.11 (2-йстолбец). Суммасерий равняется13. Посколькуданное значениепопадает вдоверительныйинтервал (табличныезначения) от5 до 15, следовательно,гипотеза остатистическойнезависимостии отсутствиитренда подтверждается.
Проверкастатистическойнезависимостивыборки (проверканаличия тренда)методом критерияинверсий. Количествоинверсий представленов таблице 2.11 (3-йстолбец). Суммаинверсий равняется80. Посколькуданное значениепопадает вдоверительныйинтервал (табличныезначения) от64 до 125, следовательно,гипотеза остатистическойнезависимостии отсутствиитренда подтверждается.
Таблица2.11–Критерии серийи инверсий.
Розничнаяцена Х4 | Критерийсерий | Критерийинверсий |
2,08 | + | 12 |
1,09 | - | 5 |
2,28 | + | 12 |
1,44 | - | 6 |
1,75 | + | 8 |
1,54 | - | 6 |
Продолжениетаблицы 2.11
0,47 | - | 1 |
2,51 | + | 8 |
2,81 | + | 8 |
0,59 | - | 1 |
0,64 | - | 1 |
1,73 | - | 3 |
1,83 | + | 3 |
0,76 | - | 1 |
0,14 | - | 0 |
3,53 | + | 2 |
2,13 | + | 1 |
3,86 | + | 1 |
1,28 | - | 0 |
4,25 | + | 1 |
3,98 | + | 0 |
Итого | 13 | 80 |
-
Проверкагипотезы онормальномзаконе распределениявыборки сприменениемкритерия
.Разобьем выборкуна интервалыгруппировкидлиной 0,4*среднеквадратичноеотклонение=0,481093595.Получим следующееколичествоинтерваловгруппировкиразмах/длинаинтервала=8.Вседанные о границахинтервалов,теоретическихи эмпирическихчастотах приведеныв таблице 2.12.
Таблица2.12 – Критерий
.Интервалыгруппировки | Теоретическаячастота | Расчетнаячастота |
0,621093595 | 3,826307965 | 3 |
1,102187191 | 5,47254967 | 3 |
1,583280786 | 6,669793454 | 3 |
2,064374382 | 6,927043919 | 3 |
2,545467977 | 6,130506823 | 4 |
3,026561573 | 4,623359901 | 1 |
3,507655168 | 2,971200139 | 0 |
3,988748764 | 1,627117793 | 3 |
Результирующеезначение критерия0,066231679значительноменьше табличного12,6– следовательно,гипотеза онормальностизакона распределенияпринимаетсяс уровнем значимости0,05.
Построениематематическоймодели
Корреляционныйанализ.
Дляоценки степенизависимостимежду переменнымимодели построимкорреляционнуюматрицу, и длякаждого коэффициентакорреляциив матрице рассчитаемV-функцию,которая служитдля проверкигипотезы оботсутствиикорреляциимежду переменными.
Таблица3.1. – Корреляционнаяматрица
Y | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | ||
Y | R | 0,95238 | 0,00950 | 0,21252 | -0,01090 | -0,30012 | -0,42102 |
V | 8,30380 | 0,04247 | 0,96511 | -0,04873 | -1,38479 | -2,00769 | |
X1 | R | 0,00950 | 0,95238 | 0,36487 | 0,13969 | 0,50352 | -0,12555 |
V | 0,04247 | 8,30380 | 1,71054 | 0,62883 | 2,47761 | -0,56445 | |
X2 | R | 0,21252 | 0,36487 | 0,95238 | 0,23645 | 0,06095 | -0,19187 |
V | 0,96511 | 1,71054 | 8,30380 | 1,07781 | 0,27291 | -0,86885 | |
X3 | R | -0,01090 | 0,13969 | 0,23645 | 0,95238 | 0,24228 | 0,25014 |
V | -0,04873 | 0,62883 | 1,07781 | 8,30380 | 1,10549 | 1,14293 | |
X4 | R | -0,30012 | 0,50352 | 0,06095 | 0,24228 | 0,95238 | -0,03955 |
V | -1,38479 | 2,47761 | 0,27291 | 1,10549 | 8,30380 | -0,17694 | |
X5 | R | -0,42102 | -0,12555 | -0,19187 | 0,25014 | -0,03955 | 0,95238 |
V | -2,00769 | -0,56445 | -0,86885 | 1,14293 | -0,17694 | 8,30380 |
Гипотезао нулевой корреляциипринимаетсяпри –1,96 Регрессионныйанализ. Дляпостроенияматематическоймодели выдвинемгипотезу оналичии линейнойзависимостимежду прибылью(иначе Y)и факторамина нее влияющими(Х1, Х2, Х3, Х4, Х5). Следовательно,математическаямодель можетбыть описанауравнениемвида:
,(3.1)
где
- линейно-независимыепостоянныекоэффициенты.Дляих отысканияпримениммножественныйрегрессионныйанализ. Результатырегрессиисведены в таблицы3.2 – 3.4.
Таблица3.2.-Регрессионнаястатистика.
МножественныйR | 0,609479083 |
R-квадрат | 0,371464753 |
НормированныйR-квадрат | 0,161953004 |
Стандартнаяошибка | 24,46839969 |
Наблюдения | 21 |
Таблица3.3. –Дисперсионнаятаблица.
| Степенисвободы | SS | MS | F | ЗначимостьF |
Регрессия | 5 | 5307,504428 | 1061,500886 | 1,773002013 | 0,179049934 |
Остаток | 15 | 8980,538753 | 598,7025835 | ||
Итого | 20 | 14288,04318 |
Таблица3.4–Коэффициентырегрессии.
Коэффициенты | Стандартнаяошибка | t-статистика | P-Значение | Нижние95% | Верхние95% | Нижние95,0% | Верхние95,0% | |
B0 | 38,950215 | 35,7610264 | 1,0891805 | 0,29326 | -37,272 | 115,173 | -37,2726 | 115,173 |
B1 | 4,5371110 | 8,42440677 | 0,5385674 | 0,59808 | -13,419 | 22,4933 | -13,4190 | 22,4933 |
B2 | 1,8305781 | 8,73999438 | 0,2094484 | 0,83691 | -16,798 | 20,4594 | -16,7982 | 20,4594 |
B3 | 23,645979 | 27,4788285 | 0,8605162 | 0,40304 | -34,923 | 82,2157 | -34,9237 | 82,2157 |
B4 | -0,526248 | 0,28793074 | -1,827690 | 0,08755 | -1,1399 | 0,08746 | -1,13995 | 0,08746 |
B5 | -10,780037 | 4,95649626 | -2,174931 | 0,04604 | -21,344 | -0,21550 | -21,3445 | -0,21550 |
Такимобразом, уравнение,описывающеематематическуюмодель, приобретаетвид:
Y=4,53711108952303*X1+1,830578196*X2+23,64597929*X3- 0,526248308*X5-10,78003746*X5+38,95021506. (3.2)
Дляоценки влияниякаждого изфакторов нарезультирующуюматематическуюмодель применимметод множественнойлинейной регрессиик нормированнымзначениямпеременных
,результатыпересчетакоэффициентовприведены втаблице 3.5.Таблица3.5.– Оценкавлияния факторов.
Коэффициенты | Стандартнаяошибка | t-статистика | |
Y-пересечение | 38,95021506 | 35,76102644 | 1,089180567 |
ПеременнаяX 1 | 3,828821785 | 7,109270974 | 0,538567428 |
ПеременнаяX 2 | 1,348658856 | 6,439097143 | 0,209448441 |
ПеременнаяX 3 | 5,367118917 | 6,237091662 | 0,86051628 |
ПеременнаяX 4 | -12,43702261 | 6,804774783 | -1,827690556 |
ПеременнаяX 5 | -12,96551745 | 5,961346518 | -2,174931018 |
Коэффициентыв таблице 3.5показываютстепень влияниякаждой из переменныхна результат(Y).Чем большекоэффициент,тем сильнеепрямая зависимость(отрицательныекоэффициентыпоказываютобратнуюзависимость).
F-критерийиз таблицы 3.3 показываетстепень адекватностиполученнойматематическоймодели.
ВЫВОДЫ
В результатепроведеннойработы былпроизведенстатистическийанализ исходныхданных, полученныхпри исследованииосновных показателейдеятельностипредприятия,с целью выявлениядоминирующихфакторов влияющихна прибыль ипостроенаадекватнаяматематическаямодель и спрогнозированаприбыль напоследующиепериоды.
В процессевыполненияработы изучилии научилисьприменять напрактике следующиеметоды математическойстатистики:
линейныйрегрессионныйанализ,
множественныйрегрессионныйанализ,
корреляционныйанализ,
проверкастационарностии независимостивыборок,
выявлениетренда,
-
критерий
.
Переченьссылок
БендодДж., Пирсол А.Прикладнойанализ случайныхданных: Пер. сангл. – М.: Мир,1989.
Математическаястатистика.Под ред. А. М.Длина, М.: Высшаяшкола, 1975.
Л.Н.Большев,Н.В.Смирнов.Таблицы математическойстатистики.-М.:Наука, 1983.
Н.Дрейпер,Г.Смит. Прикладнойрегрессионныйанализ. Пер. сангл.- М.:Статистика,1973.
Overview
Временные ряды_ИДРегрессионный анализ_ИД
Регрессия
Анализ У
Анализ Х1
Анализ Х2
Анализ Х3
Анализ Х4
Анализ Х5
Sheet 1: Временные ряды_ИД
| Месяц | 1994 | 1996 | 1997 | 1998 |
| Январь | 1500000 | 1650000 | 1400000 | 1700000 |
| Февраль | 900000 | 850000 | 890000 | 1200000 |
| Март | 700000 | 600000 | 550000 | 459000 |
| Апрель | 300000 | 125000 | 250000 | 221000 |
| Май | 400000 | 300000 | 100000 | 1000 |
| Июнь | 250000 | 450000 | 150000 | 250000 |
| Июль | 200000 | 600000 | 132000 | 325000 |
| Август | 150000 | 750000 | 142000 | 354000 |
| Сентябрь | 300000 | 300000 | 254000 | 150000 |
| Октябрь | 250000 | 259000 | 350000 | 100000 |
| Ноябрь | 400000 | 453000 | 450000 | 259000 |
| Декабрь | 2000000 | 1700000 | 1000000 | 1900000 |
Sheet 2: Регрессионный анализ_ИД
| Прибыль | Коэффициент качества продукции | Доля в общем объеме продаж | Розничная цена | Коэффициент издержек на 1 продукции | Удовлетворение условий розничных торговцев | Отклонение от среднего | Отклонение от среднего | Отклонение от среднего | Отклонение от среднего | Отклонение от среднего | Отклонение от среднего | Квадраты отклонений от среднего | Квадраты отклонений от среднего | Квадраты отклонений от среднего | Квадраты отклонений от среднего | Квадраты отклонений от среднего | Квадраты отклонений от среднего | |||
| № | Y, % | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | Y | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | Y | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | ||
| 1 | 1.99 | 1.22 | 1.24 | 1.3 | 35.19 | 2.08 | -32.93 | -1.07 | -0.84 | -0.09 | -22.27 | 0.14 | 1084.23 | 1.14 | 0.71 | 0.01 | 496.1 | 0.02 | ||
| 2 | 12.21 | 1.45 | 1.54 | 1.04 | 80 | 1.09 | -22.71 | -0.84 | -0.54 | -0.35 | 22.54 | -0.85 | 515.64 | 0.71 | 0.3 | 0.12 | 507.9 | 0.72 | ||
| 3 | 23.07 | 1.9 | 1.31 | 1 | 23.31 | 2.28 | -11.85 | -0.39 | -0.77 | -0.39 | -34.15 | 0.34 | 140.37 | 0.15 | 0.6 | 0.15 | 1166.45 | 0.12 | ||
| 4 | 24.14 | 2.53 | 1.36 | 1.64 | 80 | 1.44 | -10.78 | 0.24 | -0.72 | 0.25 | 22.54 | -0.5 | 116.16 | 0.06 | 0.52 | 0.06 | 507.9 | 0.25 | ||
| 5 | 35.05 | 3.41 | 2.65 | 1.19 | 80 | 1.75 | 0.13 | 1.12 | 0.57 | -0.2 | 22.54 | -0.19 | 0.02 | 1.25 | 0.32 | 0.04 | 507.9 | 0.04 | ||
| 6 | 36.87 | 1.96 | 1.63 | 1.26 | 68.84 | 1.54 | 1.95 | -0.33 | -0.45 | -0.13 | 11.38 | -0.4 | 3.81 | 0.11 | 0.21 | 0.02 | 129.43 | 0.16 | ||
| 7 | 4.7 | 2.71 | 1.66 | 1.28 | 80 | 0.47 | -30.22 | 0.42 | -0.42 | -0.11 | 22.54 | -1.47 | 913.1 | 0.18 | 0.18 | 0.01 | 507.9 | 2.15 | ||
| 8 | 58.45 | 1.76 | 1.4 | 1.42 | 30.32 | 2.51 | 23.53 | -0.53 | -0.68 | 0.03 | -27.14 | 0.57 | 553.77 | 0.28 | 0.47 | 0 | 736.76 | 0.33 | ||
| 9 | 59.55 | 2.09 | 2.61 | 1.65 | 80 | 2.81 | 24.63 | -0.2 | 0.53 | 0.26 | 22.54 | 0.87 | 606.75 | 0.04 | 0.28 | 0.07 | 507.9 | 0.76 | ||
| 10 | 61.42 | 1.1 | 2.42 | 1.24 | 32.94 | 0.59 | 26.5 | -1.19 | 0.34 | -0.15 | -24.52 | -1.35 | 702.38 | 1.42 | 0.11 | 0.02 | 601.39 | 1.82 | ||
| 11 | 61.51 | 3.62 | 3.5 | 1.09 | 28.56 | 0.64 | 26.59 | 1.33 | 1.42 | -0.3 | -28.9 | -1.3 | 707.15 | 1.77 | 2.01 | 0.09 | 835.4 | 1.68 | ||
| 12 | 61.95 | 3.53 | 1.29 | 1.29 | 78.75 | 1.73 | 27.03 | 1.24 | -0.79 | -0.1 | 21.29 | -0.21 | 730.75 | 1.54 | 0.63 | 0.01 | 453.12 | 0.04 | ||
| 13 | 71.24 | 2.09 | 2.44 | 1.65 | 38.63 | 1.83 | 36.32 | -0.2 | 0.36 | 0.26 | -18.83 | -0.11 | 1319.32 | 0.04 | 0.13 | 0.07 | 354.69 | 0.01 | ||
| 14 | 71.45 | 1.54 | 2.6 | 1.19 | 48.67 | 0.76 | 36.53 | -0.75 | 0.52 | -0.2 | -8.79 | -1.18 | 1334.61 | 0.56 | 0.27 | 0.04 | 77.32 | 1.39 | ||
| 15 | 81.88 | 2.41 | 2.11 | 1.64 | 40.83 | 0.14 | 46.96 | 0.12 | 0.03 | 0.25 | -16.63 | -1.8 | 2205.47 | 0.01 | 0 | 0.06 | 276.67 | 3.23 | ||
| 16 | 10.08 | 3.64 | 2.06 | 1.46 | 80 | 3.53 | -24.84 | 1.35 | -0.02 | 0.07 | 22.54 | 1.59 | 616.91 | 1.82 | 0 | 0 | 507.9 | 2.54 | ||
| 17 | 10.25 | 2.61 | 1.85 | 1.59 | 80 | 2.13 | -24.67 | 0.32 | -0.23 | 0.2 | 22.54 | 0.19 | 608.49 | 0.1 | 0.05 | 0.04 | 507.9 | 0.04 | ||
| 18 | 10.81 | 2.62 | 2.28 | 1.57 | 80 | 3.86 | -24.11 | 0.33 | 0.2 | 0.18 | 22.54 | 1.92 | 581.18 | 0.11 | 0.04 | 0.03 | 507.9 | 3.7 | ||
| 19 | 11.09 | 3.29 | 4.07 | 1.78 | 80 | 1.28 | -23.83 | 1 | 1.99 | 0.39 | 22.54 | -0.66 | 567.76 | 1 | 3.94 | 0.15 | 507.9 | 0.43 | ||
| 20 | 12.64 | 1.24 | 1.84 | 1.38 | 31.2 | 4.25 | -22.28 | -1.05 | -0.24 | -0.01 | -26.26 | 2.31 | 496.29 | 1.1 | 0.06 | 0 | 689.76 | 5.35 | ||
| 21 | 12.92 | 1.37 | 1.9 | 1.55 | 29.49 | 3.98 | -22 | -0.92 | -0.18 | 0.16 | -27.97 | 2.04 | 483.9 | 0.85 | 0.03 | 0.03 | 782.51 | 4.17 | ||
| Среднее по столбцу | Среднее по столбцу | Среднее по столбцу | Среднее по столбцу | Среднее по столбцу | Среднее по столбцу | Погрешность | Погрешность | Погрешность | Погрешность | Погрешность | Погрешность | Дисперсия по столбцу | Дисперсия по столбцу | Дисперсия по столбцу | Дисперсия по столбцу | Дисперсия по столбцу | Дисперсия по столбцу | |||
| M(X) | 34.92 | 2.29 | 2.08 | 1.39 | 57.46 | 1.94 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 714.4 | 0.71 | 0.54 | 0.05 | 558.54 | 1.45 | ||
| Дисперсия по столбцу | Дисперсия по столбцу | Дисперсия по столбцу | Дисперсия по столбцу | Дисперсия по столбцу | Дисперсия по столбцу | |||||||||||||||
| D(X) | 714.4 | 0.71 | 0.54 | 0.05 | 558.54 | 1.45 | ||||||||||||||
| S2 | 26.73 | 0.84 | 0.74 | 0.23 | 23.63 | 1.2 | ||||||||||||||
| Ковариционная матрица | ||||||||||||||||||||
| Y | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | |||||||||||||||
| Y | 680.38 | 0.21 | 4.18 | -0.07 | -189.58 | -13.53 | ||||||||||||||
| X1 | 0.21 | 0.68 | 0.23 | 0.03 | 10.04 | -0.13 | ||||||||||||||
| X2 | 4.18 | 0.23 | 0.52 | 0.04 | 1.06 | -0.17 | ||||||||||||||
| X3 | -0.07 | 0.03 | 0.04 | 0.05 | 1.3 | 0.07 | ||||||||||||||
| X4 | -189.58 | 10.04 | 1.06 | 1.3 | 531.94 | -1.12 | ||||||||||||||
| X5 | -13.53 | -0.13 | -0.17 | 0.07 | -1.12 | 1.38 | ||||||||||||||
| Кореляционная матрица | ||||||||||||||||||||
| Y | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | |||||||||||||||
| Y | R | 0.95 | 0.01 | 0.21 | -0.01 | -0.3 | -0.42 | |||||||||||||
| V | 8.3 | 0.04 | 0.97 | -0.05 | -1.38 | -2.01 | ||||||||||||||
| X1 | R | 0.01 | 0.95 | 0.36 | 0.14 | 0.5 | -0.13 | |||||||||||||
| V | 0.04 | 8.3 | 1.71 | 0.63 | 2.48 | -0.56 | ||||||||||||||
| X2 | R | 0.21 | 0.36 | 0.95 | 0.24 | 0.06 | -0.19 | |||||||||||||
| V | 0.97 | 1.71 | 8.3 | 1.08 | 0.27 | -0.87 | ||||||||||||||
| X3 | R | -0.01 | 0.14 | 0.24 | 0.95 | 0.24 | 0.25 | |||||||||||||
| V | -0.05 | 0.63 | 1.08 | 8.3 | 1.11 | 1.14 | ||||||||||||||
| X4 | R | -0.3 | 0.5 | 0.06 | 0.24 | 0.95 | -0.04 | |||||||||||||
| V | -1.38 | 2.48 | 0.27 | 1.11 | 8.3 | -0.18 | ||||||||||||||
| X5 | R | -0.42 | -0.13 | -0.19 | 0.25 | -0.04 | 0.95 | |||||||||||||
| V | -2.01 | -0.56 | -0.87 | 1.14 | -0.18 | 8.3 | ||||||||||||||
| Область принятия гипотезы | -1.96 | 1.96 | ||||||||||||||||||
Sheet 3: Регрессия
| ВЫВОД ИТОГОВ | ||||||||
| Регрессионная статистика | ||||||||
| Множественный R | 0.01 | |||||||
| R-квадрат | 0 | |||||||
| Нормированный R-квадрат | -0.05 | |||||||
| Стандартная ошибка | 27.42 | |||||||
| Наблюдения | 21 | |||||||
| Дисперсионный анализ | ||||||||
| df | SS | MS | F | Значимость F | ||||
| Регрессия | 1 | 1.42 | 1.42 | 0 | 0.97 | |||
| Остаток | 19 | 14286.62 | 751.93 | |||||
| Итого | 20 | 14288.04 | ||||||
| Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | P-Значение | Нижние 95% | Верхние 95% | Нижние 95,0% | Верхние 95,0% | |
| Y-пересечение | 34.19 | 17.68 | 1.93 | 0.07 | -2.81 | 71.2 | -2.81 | 71.2 |
| Переменная X 1 | 0.32 | 7.27 | 0.04 | 0.97 | -14.89 | 15.52 | -14.89 | 15.52 |
| ВЫВОД ОСТАТКА | ||||||||
| Наблюдение | Предсказанное Y | Остатки | Стандартные остатки | |||||
| 1 | 34.58 | -32.59 | -1.28 | |||||
| 2 | 34.65 | -22.44 | -0.88 | |||||
| 3 | 34.79 | -11.72 | -0.46 | |||||
| 4 | 34.99 | -10.85 | -0.43 | |||||
| 6 | 34.81 | 2.06 | 0.08 | |||||
| 7 | 35.05 | -30.35 | -1.19 | |||||
| 8 | 34.75 | 23.7 | 0.93 | |||||
| 9 | 34.85 | 24.7 | 0.97 | |||||
| 10 | 34.54 | 26.88 | 1.06 | |||||
| 11 | 35.34 | 26.17 | 1.03 | |||||
| 12 | 35.31 | 26.64 | 1.05 | |||||
| 14 | 34.68 | 36.77 | 1.44 | |||||
| 15 | 34.96 | 46.92 | 1.84 | |||||
| 16 | 35.34 | -25.26 | -0.99 | |||||
| 17 | 35.02 | -24.77 | -0.97 | |||||
| 18 | 35.02 | -24.21 | -0.95 | |||||
| 19 | 35.23 | -24.14 | -0.95 | |||||
| 20 | 34.59 | -21.95 | -0.86 | |||||
| 21 | 34.63 | -21.71 | -0.85 | |||||
Sheet 4: Анализ У
| Прибыль | Критерий серий | Критерий инверсий | Расчетная частота | Интервалы группировки | Теоретическая частота |
| Y, % | 7 | ||||
| 1.99 | - | 0 | 8 | 12.68 | 0.22 |
| 12.21 | - | 0 | 2 | 23.37 | 0.29 |
| 23.07 | - | 0 | 1 | 34.06 | 0.31 |
| 24.14 | + | 0 | 2 | 44.76 | 0.29 |
| 35.05 | + | 0 | 0 | 55.45 | 0.23 |
| 36.87 | + | 0 | 5 | 66.14 | 0.16 |
| 4.7 | - | 0 | 2 | 76.83 | 0.09 |
| 58.45 | + | 0 | |||
| 59.55 | + | 0 | |||
| 61.42 | + | 0 | |||
| 61.51 | + | 0 | |||
| 61.95 | + | 0 | |||
| 71.24 | + | 0 | |||
| 71.45 | + | 0 | |||
| 81.88 | + | 0 | |||
| 10.08 | - | 0 | |||
| 10.25 | - | 0 | |||
| 10.81 | - | 0 | |||
| 11.09 | - | 0 | |||
| 12.64 | - | 0 | |||
| 12.92 | - | 0 | |||
| Среднее по столбцу | Доверительный интервал | ||||
| 34.92 | 22.75 | 47.08 | |||
| Дисперсия по столбцу | Доверительный интервал | ||||
| 714.4 | 439.05 | 1564.38 | |||
| Cреднее квадратичное отклонение | Хи-квадрат критерий | ||||
| 26.73 | Критерий серий | Err:502 | |||
| Медиана | мин. | рассчетное | макс. | ||
| 24.14 | 5 | 5 | 15 | Табличное значение | |
| Размах | тренд отсутствует | 12.6 | |||
| 79.89 | |||||
| Вариация | Критерий инверсий | ||||
| 77% | мин. | рассчетное | макс. | ||
| Ассиметрия | 64 | 0 | 125 | ||
| 0.37 | тренд отсутствует | ||||
| Эксцес | |||||
| -1.55 | |||||
Sheet 5: Анализ Х1
| Коэффициент качества продукции | Критерий серий | Критерий инверсий | Расчетная частота | Интервалы группировки | Теоретическая частота |
| X1 | 7 | ||||
| 1.22 | - | 0 | 4 | 1.44 | 5.96 |
| 1.45 | - | 0 | 3 | 1.78 | 8.24 |
| 1.9 | - | 0 | 4 | 2.11 | 9.71 |
| 2.53 | + | 0 | 1 | 2.45 | 9.75 |
| 3.41 | + | 0 | 4 | 2.79 | 8.34 |
| 1.96 | - | 0 | 0 | 3.13 | 6.08 |
| 2.71 | + | 0 | 2 | 3.46 | 3.78 |
| 1.76 | - | 0 | |||
| 2.09 | + | 0 | |||
| 1.1 | - | 0 | |||
| 3.62 | + | 0 | |||
| 3.53 | + | 0 | |||
| 2.09 | + | 0 | |||
| 1.54 | - | 0 | |||
| 2.41 | + | 0 | |||
| 3.64 | + | 0 | |||
| 2.61 | + | 0 | |||
| 2.62 | + | 0 | |||
| 3.29 | + | 0 | |||
| 1.24 | - | 0 | |||
| 1.37 | - | 0 | |||
| Среднее по столбцу | Доверительный интервал | ||||
| 2.29 | 1.91 | 2.67 | |||
| Дисперсия по столбцу | Доверительный интервал | ||||
| 0.71 | 0.44 | 1.56 | |||
| Cреднее квадратичное отклонение | Хи-квадрат критерий | ||||
| 0.84 | Критерий серий | Err:502 | |||
| Медиана | мин. | рассчетное | макс. | ||
| 2.09 | 5 | 11 | 15 | Табличное значение | |
| Размах | тренд отсутствует | 12.6 | |||
| 2.54 | |||||
| Вариация | Критерий инверсий | ||||
| 37% | мин. | рассчетное | макс. | ||
| Ассиметрия | 64 | 0 | 125 | ||
| 0.29 | тренд отсутствует | ||||
| Эксцес | |||||
| -1.16 | |||||
Sheet 6: Анализ Х2
| Доля в общем объеме продаж | Критерий серий | Критерий инверсий | Расчетная частота | Интервалы группировки | Теоретическая частота |
| X2 | 9 | ||||
| 1.24 | - | 0 | 5 | 1.53 | 8.61 |
| 1.54 | - | 0 | 3 | 1.83 | 10.71 |
| 1.31 | - | 0 | 5 | 2.12 | 11.35 |
| 1.36 | - | 0 | 1 | 2.42 | 10.25 |
| 2.65 | + | 0 | 5 | 2.71 | 7.89 |
| 1.63 | - | 0 | 0 | 3.01 | 5.18 |
| 1.66 | - | 0 | 0 | 3.3 | 2.89 |
| 1.4 | - | 0 | 1 | 3.6 | 1.38 |
| 2.61 | + | 0 | 1 | 3.89 | 0.56 |
| 2.42 | + | 0 | |||
| 3.5 | + | 0 | |||
| 1.29 | - | 9 | |||
| 2.44 | + | 0 | |||
| 2.6 | + | 0 | |||
| 2.11 | + | 0 | |||
| 2.06 | + | 0 | |||
| 1.85 | - | 0 | |||
| 2.28 | + | 0 | |||
| 4.07 | + | 0 | |||
| 1.84 | - | 0 | |||
| 1.9 | + | 0 | |||
| Среднее по столбцу | Доверительный интервал | ||||
| 2.08 | 1.75 | 2.42 | |||
| Дисперсия по столбцу | Доверительный интервал | ||||
| 0.54 | 0.33 | 1.19 | |||
| Cреднее квадратичное отклонение | Хи-квадрат критерий | ||||
| 0.74 | Критерий серий | 0 | |||
| Медиана | мин. | рассчетное | макс. | ||
| 1.9 | 5 | 10 | 15 | Табличное значение | |
| Размах | тренд отсутствует | 12.6 | |||
| 2.83 | |||||
| Вариация | Критерий инверсий | ||||
| 35% | мин. | рассчетное | макс. | ||
| Ассиметрия | 64 | 9 | 125 | ||
| 1.19 | тренд отсутствует | ||||
| Эксцес | |||||
| 1.49 | |||||
Sheet 7: Анализ Х3
| Розничная цена | Критерий серий | Критерий инверсий | Расчетная частота | Интервалы группировки | Теоретическая частота |
| X3 | 8 | ||||
| 1.3 | - | 0 | 3 | 1.09 | 15.4 |
| 1.04 | - | 0 | 0 | 1.18 | 24.12 |
| 1 | - | 0 | 4 | 1.27 | 32.2 |
| 1.64 | + | 0 | 3 | 1.36 | 36.63 |
| 1.19 | - | 0 | 2 | 1.45 | 35.52 |
| 1.26 | - | 0 | 1 | 1.54 | 29.34 |
| 1.28 | - | 0 | 3 | 1.64 | 20.65 |
| 1.42 | + | 0 | 4 | 1.73 | 12.39 |
| 1.65 | + | 0 | |||
| 1.24 | - | 0 | |||
| 1.09 | - | 0 | |||
| 1.29 | - | 0 | |||
| 1.65 | + | 0 | |||
| 1.19 | - | 0 | |||
| 1.64 | + | 0 | |||
| 1.46 | + | 0 | |||
| 1.59 | + | 0 | |||
| 1.57 | + | 0 | |||
| 1.78 | + | 0 | |||
| 1.38 | + | 0 | |||
| 1.55 | + | 0 | |||
| Среднее по столбцу | Доверительный интервал | ||||
| 1.39 | 1.29 | 1.49 | |||
| Дисперсия по столбцу | Доверительный интервал | ||||
| 0.05 | 0.03 | 0.11 | |||
| Cреднее квадратичное отклонение | Хи-квадрат критерий | ||||
| 0.23 | Критерий серий | 0 | |||
| Медиана | мин. | рассчетное | макс. | ||
| 1.38 | 5 | 8 | 15 | Табличное значение | |
| Размах | тренд отсутствует | 12.6 | |||
| 0.78 | |||||
| Вариация | Критерий инверсий | ||||
| 16% | мин. | рассчетное | макс. | ||
| Ассиметрия | 64 | 0 | 125 | ||
| -0.06 | тренд отсутствует | ||||
| Эксцес | |||||
| -1.12 | |||||
Sheet 8: Анализ Х4
| Коэффициент издержек на 1 продукции | Критерий серий | Критерий инверсий | Расчетная частота | Интервалы группировки | Теоретическая частота |
| X4 | 5 | ||||
| 35.19 | - | 0 | 5 | 32.76 | 0.21 |
| 80 | + | 11 | 4 | 42.22 | 0.29 |
| 23.31 | - | 0 | 1 | 51.67 | 0.34 |
| 80 | + | 10 | 0 | 61.12 | 0.35 |
| 80 | + | 10 | 1 | 70.58 | 0.3 |
| 68.84 | + | 0 | |||
| 80 | + | 9 | |||
| 30.32 | - | 0 | |||
| 80 | + | 8 | |||
| 32.94 | - | 0 | |||
| 28.56 | - | 0 | |||
| 78.75 | + | 0 | |||
| 38.63 | - | 0 | |||
| 48.67 | - | 0 | |||
| 40.83 | - | 0 | |||
| 80 | + | 2 | |||
| 80 | + | 2 | |||
| 80 | + | 2 | |||
| 80 | + | 2 | |||
| 31.2 | - | 0 | |||
| 29.49 | - | 0 | |||
| Среднее по столбцу | Доверительный интервал | ||||
| 57.46 | 46.71 | 68.22 | |||
| Дисперсия по столбцу | Доверительный интервал | ||||
| 558.54 | 343.26 | 1223.07 | |||
| Cреднее квадратичное отклонение | Хи-квадрат критерий | ||||
| 23.63 | Критерий серий | Err:502 | |||
| Медиана | мин. | рассчетное | макс. | ||
| 68.84 | 5 | 11 | 15 | Табличное значение | |
| Размах | тренд отсутствует | 12.6 | |||
| 56.69 | |||||
| Вариация | Критерий инверсий | ||||
| 41% | мин. | рассчетное | макс. | ||
| Ассиметрия | 64 | 56 | 125 | ||
| -0.2 | тренд отсутствует | ||||
| Эксцес | |||||
| -1.98 | |||||
Sheet 9: Анализ Х5
| Удовлетворение условий розничных торговцев | Критерий серий | Критерий инверсий | Расчетная частота | Интервалы группировки | Теоретическая частота |
| X5 | 8 | ||||
| 2.08 | + | 0 | 3 | 0.62 | 3.83 |
| 1.09 | - | 0 | 3 | 1.1 | 5.47 |
| 2.28 | + | 0 | 3 | 1.58 | 6.67 |
| 1.44 | - | 0 | 3 | 2.06 | 6.93 |
| 1.75 | + | 0 | 4 | 2.55 | 6.13 |
| 1.54 | - | 0 | 1 | 3.03 | 4.62 |
| 0.47 | - | 0 | 0 | 3.51 | 2.97 |
| 2.51 | + | 0 | 3 | 3.99 | 1.63 |
| 2.81 | + | 0 | |||
| 0.59 | - | 0 | |||
| 0.64 | - | 0 | |||
| 1.73 | - | 0 | |||
| 1.83 | + | 0 | |||
| 0.76 | - | 0 | |||
| 0.14 | - | 0 | |||
| 3.53 | + | 0 | |||
| 2.13 | + | 0 | |||
| 3.86 | + | 0 | |||
| 1.28 | - | 0 | |||
| 4.25 | + | 0 | |||
| 3.98 | + | 0 | |||
| Среднее по столбцу | Доверительный интервал | ||||
| 1.94 | 1.39 | 2.49 | |||
| Дисперсия по столбцу | Доверительный интервал | ||||
| 1.45 | 0.89 | 3.17 | |||
| Cреднее квадратичное отклонение | Хи-квадрат критерий | ||||
| 1.2 | Критерий серий | 0.07 | |||
| Медиана | мин. | рассчетное | макс. | ||
| 1.75 | 5 | 13 | 15 | Табличное значение | |
| Размах | тренд отсутствует | 12.6 | |||
| 4.11 | |||||
| Вариация | Критерий инверсий | ||||
| 62% | мин. | рассчетное | макс. | ||
| Ассиметрия | 64 | 0 | 125 | ||
| 0.53 | тренд отсутствует | ||||
| Эксцес | |||||
| -0.58 | |||||
Overview
Временные ряды-РегрессияВременные ряды_ИД
Анализ У
Регрессионный анализ_ИД
Пошаговая регрессия
Множественная регрессия
Оценка влияния факторов
Влияние коэфициентов
Анализ Х1
Анализ Х2
Анализ Х3
Анализ Х4
Анализ Х5
Sheet 1: Временные ряды-Регрессия
| ВЫВОД ИТОГОВ | ||||||||
| Регрессионная статистика | ||||||||
| Множественный R | 0.1 | |||||||
| R-квадрат | 0.01 | |||||||
| Нормированный R-квадрат | -0.01 | |||||||
| Стандартная ошибка | 537056.5 | |||||||
| Наблюдения | 48 | |||||||
| Дисперсионный анализ | ||||||||
| df | SS | MS | F | Значимость F | ||||
| Регрессия | 1 | 123884446808.51 | 123884446808.51 | 0.43 | 0.52 | |||
| Остаток | 46 | 13267765469858.2 | 288429684127.35 | |||||
| Итого | 47 | 13391649916666.7 | ||||||
| Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | P-Значение | Нижние 95% | Верхние 95% | Нижние 95,0% | Верхние 95,0% | |
| Y-пересечение | 672637.41 | 157489.39 | 4.27 | 0 | 355628.02 | 989646.8 | 355628.02 | 989646.8 |
| Переменная X 1 | -3667.17 | 5595.55 | -0.66 | 0.52 | -14930.43 | 7596.08 | -14930.43 | 7596.08 |
| ВЫВОД ОСТАТКА | ||||||||
| Наблюдение | Предсказанное Y | Остатки | Стандартные остатки | |||||
| 1 | 668970.24 | 831029.76 | 1.56 | |||||
| 2 | 665303.06 | 234696.94 | 0.44 | |||||
| 3 | 661635.89 | 38364.11 | 0.07 | |||||
| 4 | 657968.72 | -357968.72 | -0.67 | |||||
| 5 | 654301.55 | -254301.55 | -0.48 | |||||
| 6 | 650634.37 | -400634.37 | -0.75 | |||||
| 7 | 646967.2 | -446967.2 | -0.84 | |||||
| 8 | 643300.03 | -493300.03 | -0.93 | |||||
| 9 | 639632.85 | -339632.85 | -0.64 | |||||
| 10 | 635965.68 | -385965.68 | -0.73 | |||||
| 11 | 632298.51 | -232298.51 | -0.44 | |||||
| 12 | 628631.33 | 1371368.67 | 2.58 | |||||
| 13 | 624964.16 | 1025035.84 | 1.93 | |||||
| 14 | 621296.99 | 228703.01 | 0.43 | |||||
| 15 | 617629.81 | -17629.81 | -0.03 | |||||
| 16 | 613962.64 | -488962.64 | -0.92 | |||||
| 17 | 610295.47 | -310295.47 | -0.58 | |||||
| 18 | 606628.29 | -156628.29 | -0.29 | |||||
| 19 | 602961.12 | -2961.12 | -0.01 | |||||
| 20 | 599293.95 | 150706.05 | 0.28 | |||||
| 21 | 595626.77 | -295626.77 | -0.56 | |||||
| 22 | 591959.6 | -332959.6 | -0.63 | |||||
| 23 | 588292.43 | -135292.43 | -0.25 | |||||
| 24 | 584625.25 | 1115374.75 | 2.1 | |||||
| 25 | 580958.08 | 819041.92 | 1.54 | |||||
| 26 | 577290.91 | 312709.09 | 0.59 | |||||
| 27 | 573623.73 | -23623.73 | -0.04 | |||||
| 28 | 569956.56 | -319956.56 | -0.6 | |||||
| 29 | 566289.39 | -466289.39 | -0.88 | |||||
| 30 | 562622.21 | -412622.21 | -0.78 | |||||
| 31 | 558955.04 | -426955.04 | -0.8 | |||||
| 32 | 555287.87 | -413287.87 | -0.78 | |||||
| 33 | 551620.69 | -297620.69 | -0.56 | |||||
| 34 | 547953.52 | -197953.52 | -0.37 | |||||
| 35 | 544286.35 | -94286.35 | -0.18 | |||||
| 36 | 540619.17 | 459380.83 | 0.86 | |||||
| 37 | 536952 | 1163048 | 2.19 | |||||
| 38 | 533284.83 | 666715.17 | 1.25 | |||||
| 39 | 529617.65 | -70617.65 | -0.13 | |||||
| 40 | 525950.48 | -304950.48 | -0.57 | |||||
| 41 | 522283.31 | -521283.31 | -0.98 | |||||
| 42 | 518616.13 | -268616.13 | -0.51 | |||||
| 43 | 514948.96 | -189948.96 | -0.36 | |||||
| 44 | 511281.79 | -157281.79 | -0.3 | |||||
| 45 | 507614.61 | -357614.61 | -0.67 | |||||
| 46 | 503947.44 | -403947.44 | -0.76 | |||||
| 47 | 500280.27 | -241280.27 | -0.45 | |||||
| 48 | 496613.1 | 1403386.9 | 2.64 | |||||
Sheet 2: Временные ряды_ИД
| Месяц | 1994 | 1996 | 1997 | 1998 | 0 | 0 | ||||||||||||||||
| Январь | 1500000 | 1650000 | 1400000 | 1700000 | 1 | 668970.24 |  | |||||||||||||||
| Февраль | 900000 | 850000 | 890000 | 1200000 | 2 | 665303.06 | 841271126736.11 | |||||||||||||||
| Март | 700000 | 600000 | 550000 | 459000 | 3 | 661635.89 | 100621126736.11 | |||||||||||||||
| Апрель | 300000 | 125000 | 250000 | 221000 | 4 | 657968.72 | 13737793402.78 | |||||||||||||||
| Май | 400000 | 300000 | 100000 | 1000 | 5 | 654301.55 | 79971126736.11 | |||||||||||||||
| Июнь | 250000 | 450000 | 150000 | 250000 | 6 | 650634.37 | 33412793402.78 | |||||||||||||||
| Июль | 200000 | 600000 | 132000 | 325000 | 7 | 646967.2 | 110750293402.78 | |||||||||||||||
| Август | 150000 | 750000 | 142000 | 354000 | 8 | 643300.03 | 146529460069.45 | |||||||||||||||
| Сентябрь | 300000 | 300000 | 254000 | 150000 | 9 | 639632.85 | 187308626736.11 | |||||||||||||||
| Октябрь | 250000 | 259000 | 350000 | 100000 | 10 | 635965.68 | 79971126736.11 | |||||||||||||||
| Ноябрь | 400000 | 453000 | 450000 | 259000 | 11 | 632298.51 | 110750293402.78 | |||||||||||||||
| Декабрь | 2000000 | 1700000 | 1000000 | 1900000 | 12 | 628631.33 | 33412793402.78 | |||||||||||||||
| 13 | 624964.16 | 2008479460069.44 | ||||||||||||||||||||
| 14 | 621296.99 | 1138933626736.11 | ||||||||||||||||||||
| 1994 | 1996 | 1997 | 1998 | 15 | 617629.81 | 71400293402.78 | ||||||||||||||||
| Январь | 224% | 264% | 241% | 317% | 16 | 613962.64 | 296126736.11 | |||||||||||||||
| Февраль | 135% | 137% | 154% | 225% | 17 | 610295.47 | 209573210069.45 | |||||||||||||||
| Март | 106% | 97% | 96% | 87% | 18 | 606628.29 | 79971126736.11 | |||||||||||||||
| Апрель | 46% | 20% | 44% | 42% | 19 | 602961.12 | 17633626736.11 | |||||||||||||||
| Май | 61% | 49% | 18% | 0% | 20 | 599293.95 | 296126736.11 | |||||||||||||||
| Июнь | 38% | 74% | 27% | 48% | 21 | 595626.77 | 27958626736.11 | |||||||||||||||
| Июль | 31% | 100% | 24% | 63% | 22 | 591959.6 | 79971126736.11 | |||||||||||||||
| Август | 23% | 125% | 26% | 69% | 23 | 588292.43 |  | 104841043402.78 | ||||||||||||||
| Сентябрь | 47% | 50% | 46% | 30% | 24 | 584625.25 | 16845876736.11 | |||||||||||||||
| Октябрь | 39% | 44% | 64% | 20% | 25 | 580958.08 | 1248154460069.44 | |||||||||||||||
| Ноябрь | 63% | 77% | 83% | 52% | 26 | 577290.91 | 667829460069.45 | |||||||||||||||
| Декабрь | 318% | 291% | 185% | 383% | 27 | 573623.73 | 94376960069.44 | |||||||||||||||
| 28 | 569956.56 | 1075293402.78 | ||||||||||||||||||||
| Сезонные индексы | Тренд | Прогноз на 1999 | 29 | 566289.39 | 110750293402.78 | |||||||||||||||||
| Январь | 209% | 492945.92 | 1031068.82 | 30 | 562622.21 | 233087793402.78 | ||||||||||||||||
| Февраль | 130% | 489278.75 | 637311.12 | 31 | 558955.04 | 187308626736.11 | ||||||||||||||||
| Март | 77% | 485611.58 | 374398.66 | 32 | 555287.87 | 203213126736.11 | ||||||||||||||||
| Апрель | 30% | 481944.4 | 146353.57 | 33 | 551620.69 | 194297293402.78 | ||||||||||||||||
| Май | 26% | 478277.23 | 122573.55 | 34 | 547953.52 | 108103960069.45 | ||||||||||||||||
| Июнь | 37% | 474610.06 | 177950.9 | 35 | 544286.35 | 54191960069.44 | ||||||||||||||||
| Июль | 43% | 470942.88 | 204531.36 | 36 | 540619.17 | 17633626736.11 | ||||||||||||||||
| Август | 49% | 467275.71 | 227352.63 | 37 | 536952 | 174062793402.78 | ||||||||||||||||
| Сентябрь | 35% | 463608.54 | 160283.5 | 38 | 533284.83 | 1248154460069.44 | ||||||||||||||||
| Октябрь | 33% | 459941.36 | 153418.64 | 39 | 529617.65 | 380946126736.11 | ||||||||||||||||
| Ноябрь | 55% | 456274.19 | 250687.84 | 40 | 525950.48 | 15324376736.11 | ||||||||||||||||
| Декабрь | 235% | 452607.02 | 1064984.99 | 41 | 522283.31 | 130893210069.45 | ||||||||||||||||
| 42 | 518616.13 | 338481543402.78 | ||||||||||||||||||||
| 43 | 514948.96 | 110750293402.78 | ||||||||||||||||||||
| Прибыль | Критерий серий | Критерий инверсий | Интервалы группировки | Расчетная чястота | Теоретическая частота | 44 | 511281.79 | 66456543402.78 | ||||||||||||||
| 1500000 | + | 42 | 9 | 45 | 507614.61 | 52345626736.11 | ||||||||||||||||
| 900000 | + | 1 | 212279.04 | 10 | 0 | 46 | 503947.44 | 187308626736.11 | ||||||||||||||
| 700000 | + | 34 | 423558.08 | 17 | 0 | 47 | 500280.27 | 233087793402.78 | ||||||||||||||
| 300000 | - | 18 | 634837.12 | 7 | 0 | 48 | 496613.1 | 104841043402.78 | ||||||||||||||
| 400000 | - | 24 | 846116.16 | 2 | 0 | 1735037793402.78 | ||||||||||||||||
| 250000 | - | 11 | 1057395.2 | 4 | 0 | Дисперсия по столбцу | ||||||||||||||||
| 200000 | - | 9 | 1268674.24 | 1 | 0 | 278992706597.22 | ||||||||||||||||
| 150000 | - | 6 | 1479953.29 | 1 | 0 | |||||||||||||||||
| 300000 | - | 15 | 1691232.33 | 2 | 0 | |||||||||||||||||
| 250000 | - | 9 | 1902511.37 | 3 | 0 | |||||||||||||||||
| 400000 | - | 19 | ||||||||||||||||||||
| 2000000 | + | 36 | ||||||||||||||||||||
| 1650000 | + | 32 | ||||||||||||||||||||
| 850000 | + | 27 | ||||||||||||||||||||
| 600000 | + | 24 | ||||||||||||||||||||
| 125000 | - | 3 | ||||||||||||||||||||
| 300000 | - | 13 | ||||||||||||||||||||
| 450000 | - | 17 | ||||||||||||||||||||
| 600000 | + | 21 | ||||||||||||||||||||
| 750000 | + | 21 | ||||||||||||||||||||
| 300000 | - | 13 | ||||||||||||||||||||
| 259000 | - | 11 | ||||||||||||||||||||
| 453000 | - | 16 | ||||||||||||||||||||
| 1700000 | + | 22 | ||||||||||||||||||||
| 1400000 | + | 21 | ||||||||||||||||||||
| 890000 | + | 18 | ||||||||||||||||||||
| 550000 | - | 17 | ||||||||||||||||||||
| 250000 | - | 8 | ||||||||||||||||||||
| 100000 | - | 1 | ||||||||||||||||||||
| 150000 | - | 4 | ||||||||||||||||||||
| 132000 | - | 2 | ||||||||||||||||||||
| 142000 | - | 2 | ||||||||||||||||||||
| 254000 | - | 5 | ||||||||||||||||||||
| 350000 | - | 7 | ||||||||||||||||||||
| 450000 | - | 8 | ||||||||||||||||||||
| 1000000 | + | 9 | ||||||||||||||||||||
| 1700000 | + | 10 | ||||||||||||||||||||
| 1200000 | + | 9 | ||||||||||||||||||||
| 459000 | - | 8 | ||||||||||||||||||||
| 221000 | - | 3 | ||||||||||||||||||||
| 1000 | - | 0 | ||||||||||||||||||||
| 250000 | - | 2 | ||||||||||||||||||||
| 325000 | - | 3 | ||||||||||||||||||||
| 354000 | - | 3 | ||||||||||||||||||||
| 150000 | - | 1 | ||||||||||||||||||||
| 100000 | - | 0 | ||||||||||||||||||||
| 259000 | - | 0 | ||||||||||||||||||||
| 1900000 | + | 0 | ||||||||||||||||||||
| Cреднее по столбцу | Доверительный интервал | |||||||||||||||||||||
| 582791.67 | 429399.29 | 736184.05 | ||||||||||||||||||||
| Дисперсия по столбцу | Доверительный интервал | |||||||||||||||||||||
| 278992706597.22 | 220975011966.12 | 536744052806.77 | ||||||||||||||||||||
| Cреднее квадратичное отклонение | ||||||||||||||||||||||
| 528197.6 | Критерий серий | |||||||||||||||||||||
| Медиана | 18 | 10 | 33 | Хи-квадрат критерий | ||||||||||||||||||
| 352000 | 0 | |||||||||||||||||||||
| Размах | Критерий инверсий | Табличное значение | ||||||||||||||||||||
| 1999000 | 495 | 585 | 729 | 55.76 | ||||||||||||||||||
| Вариация | ||||||||||||||||||||||
| 91% | ||||||||||||||||||||||
| Ассиметрия | ||||||||||||||||||||||
| 1.37 | ||||||||||||||||||||||
| Эксцес | ||||||||||||||||||||||
| 0.8 | ||||||||||||||||||||||
Sheet 3: Анализ У
| Прибыль | Критерий серий | Критерий инверсий | Расчетная частота | Интервалы группировки | Теоретическая частота |
| Y, % | 7 | ||||
| 1.99 | - | 0 | 8 | 12.68 | 0.22 |
| 12.21 | - | 0 | 2 | 23.37 | 0.29 |
| 23.07 | - | 0 | 1 | 34.06 | 0.31 |
| 24.14 | + | 0 | 2 | 44.76 | 0.29 |
| 35.05 | + | 0 | 0 | 55.45 | 0.23 |
| 36.87 | + | 0 | 5 | 66.14 | 0.16 |
| 4.7 | - | 0 | 2 | 76.83 | 0.09 |
| 58.45 | + | 0 | |||
| 59.55 | + | 0 | |||
| 61.42 | + | 0 | |||
| 61.51 | + | 0 | |||
| 61.95 | + | 0 | |||
| 71.24 | + | 0 | |||
| 71.45 | + | 0 | |||
| 81.88 | + | 0 | |||
| 10.08 | - | 0 | |||
| 10.25 | - | 0 | |||
| 10.81 | - | 0 | |||
| 11.09 | - | 0 | |||
| 12.64 | - | 0 | |||
| 12.92 | - | 0 | |||
| Среднее по столбцу | Доверительный интервал | ||||
| 34.92 | 22.75 | 47.08 | |||
| Дисперсия по столбцу | Доверительный интервал | ||||
| 714.4 | 439.05 | 1564.38 | |||
| Cреднее квадратичное отклонение | Хи-квадрат критерий | ||||
| 26.73 | Критерий серий | Err:502 | |||
| Медиана | мин. | рассчетное | макс. | ||
| 24.14 | 5 | 5 | 15 | Табличное значение | |
| Размах | тренд отсутствует | 12.6 | |||
| 79.89 | |||||
| Вариация | Критерий инверсий | ||||
| 77% | мин. | рассчетное | макс. | ||
| Ассиметрия | 64 | 0 | 125 | ||
| 0.37 | тренд отсутствует | ||||
| Эксцес | |||||
| -1.55 | |||||
Sheet 4: Регрессионный анализ_ИД
| Прибыль | Коэффициент качества продукции | Доля в общем объеме продаж | Розничная цена | Коэффициент издержек на 1 продукции | Удовлетворение условий розничных торговцев | Отклонение от среднего | Отклонение от среднего | Отклонение от среднего | Отклонение от среднего | Отклонение от среднего | Отклонение от среднего | Квадраты отклонений от среднего | Квадраты отклонений от среднего | Квадраты отклонений от среднего | Квадраты отклонений от среднего | Квадраты отклонений от среднего | Квадраты отклонений от среднего | |||
| № | Y, % | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | Y | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | Y | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | ||
| 1 | 1.99 | 1.22 | 1.24 | 1.3 | 35.19 | 2.08 | -32.93 | -1.07 | -0.84 | -0.09 | -22.27 | 0.14 | 1084.23 | 1.14 | 0.71 | 0.01 | 496.1 | 0.02 | ||
| 2 | 12.21 | 1.45 | 1.54 | 1.04 | 80 | 1.09 | -22.71 | -0.84 | -0.54 | -0.35 | 22.54 | -0.85 | 515.64 | 0.71 | 0.3 | 0.12 | 507.9 | 0.72 | ||
| 3 | 23.07 | 1.9 | 1.31 | 1 | 23.31 | 2.28 | -11.85 | -0.39 | -0.77 | -0.39 | -34.15 | 0.34 | 140.37 | 0.15 | 0.6 | 0.15 | 1166.45 | 0.12 | ||
| 4 | 24.14 | 2.53 | 1.36 | 1.64 | 80 | 1.44 | -10.78 | 0.24 | -0.72 | 0.25 | 22.54 | -0.5 | 116.16 | 0.06 | 0.52 | 0.06 | 507.9 | 0.25 | ||
| 5 | 35.05 | 3.41 | 2.65 | 1.19 | 80 | 1.75 | 0.13 | 1.12 | 0.57 | -0.2 | 22.54 | -0.19 | 0.02 | 1.25 | 0.32 | 0.04 | 507.9 | 0.04 | ||
| 6 | 36.87 | 1.96 | 1.63 | 1.26 | 68.84 | 1.54 | 1.95 | -0.33 | -0.45 | -0.13 | 11.38 | -0.4 | 3.81 | 0.11 | 0.21 | 0.02 | 129.43 | 0.16 | ||
| 7 | 4.7 | 2.71 | 1.66 | 1.28 | 80 | 0.47 | -30.22 | 0.42 | -0.42 | -0.11 | 22.54 | -1.47 | 913.1 | 0.18 | 0.18 | 0.01 | 507.9 | 2.15 | ||
| 8 | 58.45 | 1.76 | 1.4 | 1.42 | 30.32 | 2.51 | 23.53 | -0.53 | -0.68 | 0.03 | -27.14 | 0.57 | 553.77 | 0.28 | 0.47 | 0 | 736.76 | 0.33 | ||
| 9 | 59.55 | 2.09 | 2.61 | 1.65 | 80 | 2.81 | 24.63 | -0.2 | 0.53 | 0.26 | 22.54 | 0.87 | 606.75 | 0.04 | 0.28 | 0.07 | 507.9 | 0.76 | ||
| 10 | 61.42 | 1.1 | 2.42 | 1.24 | 32.94 | 0.59 | 26.5 | -1.19 | 0.34 | -0.15 | -24.52 | -1.35 | 702.38 | 1.42 | 0.11 | 0.02 | 601.39 | 1.82 | ||
| 11 | 61.51 | 3.62 | 3.5 | 1.09 | 28.56 | 0.64 | 26.59 | 1.33 | 1.42 | -0.3 | -28.9 | -1.3 | 707.15 | 1.77 | 2.01 | 0.09 | 835.4 | 1.68 | ||
| 12 | 61.95 | 3.53 | 1.29 | 1.29 | 78.75 | 1.73 | 27.03 | 1.24 | -0.79 | -0.1 | 21.29 | -0.21 | 730.75 | 1.54 | 0.63 | 0.01 | 453.12 | 0.04 | ||
| 13 | 71.24 | 2.09 | 2.44 | 1.65 | 38.63 | 1.83 | 36.32 | -0.2 | 0.36 | 0.26 | -18.83 | -0.11 | 1319.32 | 0.04 | 0.13 | 0.07 | 354.69 | 0.01 | ||
| 14 | 71.45 | 1.54 | 2.6 | 1.19 | 48.67 | 0.76 | 36.53 | -0.75 | 0.52 | -0.2 | -8.79 | -1.18 | 1334.61 | 0.56 | 0.27 | 0.04 | 77.32 | 1.39 | ||
| 15 | 81.88 | 2.41 | 2.11 | 1.64 | 40.83 | 0.14 | 46.96 | 0.12 | 0.03 | 0.25 | -16.63 | -1.8 | 2205.47 | 0.01 | 0 | 0.06 | 276.67 | 3.23 | ||
| 16 | 10.08 | 3.64 | 2.06 | 1.46 | 80 | 3.53 | -24.84 | 1.35 | -0.02 | 0.07 | 22.54 | 1.59 | 616.91 | 1.82 | 0 | 0 | 507.9 | 2.54 | ||
| 17 | 10.25 | 2.61 | 1.85 | 1.59 | 80 | 2.13 | -24.67 | 0.32 | -0.23 | 0.2 | 22.54 | 0.19 | 608.49 | 0.1 | 0.05 | 0.04 | 507.9 | 0.04 | ||
| 18 | 10.81 | 2.62 | 2.28 | 1.57 | 80 | 3.86 | -24.11 | 0.33 | 0.2 | 0.18 | 22.54 | 1.92 | 581.18 | 0.11 | 0.04 | 0.03 | 507.9 | 3.7 | ||
| 19 | 11.09 | 3.29 | 4.07 | 1.78 | 80 | 1.28 | -23.83 | 1 | 1.99 | 0.39 | 22.54 | -0.66 | 567.76 | 1 | 3.94 | 0.15 | 507.9 | 0.43 | ||
| 20 | 12.64 | 1.24 | 1.84 | 1.38 | 31.2 | 4.25 | -22.28 | -1.05 | -0.24 | -0.01 | -26.26 | 2.31 | 496.29 | 1.1 | 0.06 | 0 | 689.76 | 5.35 | ||
| 21 | 12.92 | 1.37 | 1.9 | 1.55 | 29.49 | 3.98 | -22 | -0.92 | -0.18 | 0.16 | -27.97 | 2.04 | 483.9 | 0.85 | 0.03 | 0.03 | 782.51 | 4.17 | ||
| Среднее по столбцу | Среднее по столбцу | Среднее по столбцу | Среднее по столбцу | Среднее по столбцу | Среднее по столбцу | Погрешность | Погрешность | Погрешность | Погрешность | Погрешность | Погрешность | Дисперсия по столбцу | Дисперсия по столбцу | Дисперсия по столбцу | Дисперсия по столбцу | Дисперсия по столбцу | Дисперсия по столбцу | |||
| M(X) | 34.92 | 2.29 | 2.08 | 1.39 | 57.46 | 1.94 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 714.4 | 0.71 | 0.54 | 0.05 | 558.54 | 1.45 | ||
| Дисперсия по столбцу | Дисперсия по столбцу | Дисперсия по столбцу | Дисперсия по столбцу | Дисперсия по столбцу | Дисперсия по столбцу | |||||||||||||||
| D(X) | 714.4 | 0.71 | 0.54 | 0.05 | 558.54 | 1.45 | ||||||||||||||
| S2 | 26.73 | 0.84 | 0.74 | 0.23 | 23.63 | 1.2 | ||||||||||||||
| Ковариционная матрица | ||||||||||||||||||||
| Y | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | |||||||||||||||
| Y | 680.38 | 0.21 | 4.18 | -0.07 | -189.58 | -13.53 | ||||||||||||||
| X1 | 0.21 | 0.68 | 0.23 | 0.03 | 10.04 | -0.13 | ||||||||||||||
| X2 | 4.18 | 0.23 | 0.52 | 0.04 | 1.06 | -0.17 | ||||||||||||||
| X3 | -0.07 | 0.03 | 0.04 | 0.05 | 1.3 | 0.07 | ||||||||||||||
| X4 | -189.58 | 10.04 | 1.06 | 1.3 | 531.94 | -1.12 | ||||||||||||||
| X5 | -13.53 | -0.13 | -0.17 | 0.07 | -1.12 | 1.38 | ||||||||||||||
| Кореляционная матрица | ||||||||||||||||||||
| Y | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | |||||||||||||||
| Y | R | 0.95 | 0.01 | 0.21 | -0.01 | -0.3 | -0.42 | |||||||||||||
| V | 8.3 | 0.04 | 0.97 | -0.05 | -1.38 | -2.01 | ||||||||||||||
| X1 | R | 0.01 | 0.95 | 0.36 | 0.14 | 0.5 | -0.13 | |||||||||||||
| V | 0.04 | 8.3 | 1.71 | 0.63 | 2.48 | -0.56 | ||||||||||||||
| X2 | R | 0.21 | 0.36 | 0.95 | 0.24 | 0.06 | -0.19 | |||||||||||||
| V | 0.97 | 1.71 | 8.3 | 1.08 | 0.27 | -0.87 | ||||||||||||||
| X3 | R | -0.01 | 0.14 | 0.24 | 0.95 | 0.24 | 0.25 | |||||||||||||
| V | -0.05 | 0.63 | 1.08 | 8.3 | 1.11 | 1.14 | ||||||||||||||
| X4 | R | -0.3 | 0.5 | 0.06 | 0.24 | 0.95 | -0.04 | |||||||||||||
| V | -1.38 | 2.48 | 0.27 | 1.11 | 8.3 | -0.18 | ||||||||||||||
| X5 | R | -0.42 | -0.13 | -0.19 | 0.25 | -0.04 | 0.95 | |||||||||||||
| V | -2.01 | -0.56 | -0.87 | 1.14 | -0.18 | 8.3 | ||||||||||||||
| Область принятия гипотезы | -1.96 | 1.96 | ||||||||||||||||||
Sheet 5: Пошаговая регрессия
| Шаг 0 | Альфа | 0.05 | F-включения, мин | 4.00 | F-удаления, мин | 4.49 | ||
| X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | ||||
| r | 0.01 | 0.21 | -0.01 | -0.3 | -0.42 | |||
| F | 0 | 0.9 | 0 | 1.88 | 4.09 | |||
| Шаг 1 | ||||||||
| Включаем X5 | ||||||||
| ВЫВОД ИТОГОВ | ||||||||
| Регрессионная статистика | ||||||||
| Множественный R | 0.44 | |||||||
| R-квадрат | 0.2 | |||||||
| Нормированный R-квадрат | 0.15 | |||||||
| Стандартная ошибка | 24.6 | |||||||
| Наблюдения | 21 | |||||||
| Дисперсионный анализ | ||||||||
| df | SS | MS | F | Значимость F | ||||
| Регрессия | 1 | 2792.29 | 2792.29 | 4.62 | 0.04 | |||
| Остаток | 19 | 11495.75 | 605.04 | |||||
| Итого | 20 | 14288.04 | ||||||
| Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | P-Значение | Нижние 95% | Верхние 95% | Нижние 95,0% | Верхние 95,0% | |
| Y-пересечение | 53.95 | 10.36 | 5.21 | 0 | 32.27 | 75.64 | 32.27 | 75.64 |
| Переменная X 1 | -9.82 | 4.57 | -2.15 | 0.04 | -19.4 | -0.25 | -19.4 | -0.25 |
| X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | ||||
| r | -0.39 | -0.05 | -0.93 | -0.87 | ||||
| F | 3.18 | 0.04 | 119.46 | 58.62 | ||||
| Шаг 2 | ||||||||
| Включаем X3 | ||||||||
| ВЫВОД ИТОГОВ | ||||||||
| Регрессионная статистика | ||||||||
| Множественный R | 0.55 | |||||||
| R-квадрат | 0.31 | |||||||
| Нормированный R-квадрат | 0.23 | |||||||
| Стандартная ошибка | 23.46 | |||||||
| Наблюдения | 21 | |||||||
| Дисперсионный анализ | ||||||||
| df | SS | MS | F | Значимость F | ||||
| Регрессия | 2 | 4383.99 | 2191.99 | 3.98 | 0.04 | |||
| Остаток | 18 | 9904.06 | 550.23 | |||||
| Итого | 20 | 14288.04 | ||||||
| Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | P-Значение | Нижние 95% | Верхние 95% | Нижние 95,0% | Верхние 95,0% | |
| Y-пересечение | 76.26 | 16.42 | 4.64 | 0 | 41.76 | 110.76 | 41.76 | 110.76 |
| Переменная X 1 | -0.38 | 0.22 | -1.7 | 0.11 | -0.84 | 0.09 | -0.84 | 0.09 |
| Переменная X 2 | -10.13 | 4.36 | -2.32 | 0.03 | -19.3 | -0.96 | -19.3 | -0.96 |
| X5 | X3 | |||||||
| F-удаления | 7.97 | 7.97 | ||||||
| X1 | X2 | X4 | ||||||
| r | -0.84 | -0.61 | -1.62 | |||||
| F | 39.15 | 10.2 | -27.42 | |||||
| Шаг3 | ||||||||
| Включаем X1 | ||||||||
| ВЫВОД ИТОГОВ | ||||||||
| Регрессионная статистика | ||||||||
| Множественный R | 0.46 | |||||||
| R-квадрат | 0.21 | |||||||
| Нормированный R-квадрат | 0.07 | |||||||
| Стандартная ошибка | 25.73 | |||||||
| Наблюдения | 21 | |||||||
| Дисперсионный анализ | ||||||||
| df | SS | MS | F | Значимость F | ||||
| Регрессия | 3 | 3031.59 | 1010.53 | 1.53 | 0.24 | |||
| Остаток | 17 | 11256.45 | 662.14 | |||||
| Итого | 20 | 14288.04 | ||||||
| Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | P-Значение | Нижние 95% | Верхние 95% | Нижние 95,0% | Верхние 95,0% | |
| Y-пересечение | 40.33 | 37.28 | 1.08 | 0.29 | -38.33 | 118.99 | -38.33 | 118.99 |
| Переменная X 1 | -2.3 | 7.01 | -0.33 | 0.75 | -17.08 | 12.48 | -17.08 | 12.48 |
| Переменная X 2 | 14.9 | 26.76 | 0.56 | 0.58 | -41.55 | 71.36 | -41.55 | 71.36 |
| Переменная X 3 | -10.78 | 5.04 | -2.14 | 0.05 | -21.41 | -0.14 | -21.41 | -0.14 |
| X1 | X3 | X5 | ||||||
| F-удаления | 4.58 | 4.58 | 4.58 | |||||
| X2 | X4 | |||||||
| r | -0.74 | -0.98 | ||||||
| F | 19.2 | 508 | ||||||
| ШАГ4 | ||||||||
| Включаем X4 | ||||||||
| ВЫВОД ИТОГОВ | ||||||||
| Регрессионная статистика | ||||||||
| Множественный R | 0.61 | |||||||
| R-квадрат | 0.37 | |||||||
| Нормированный R-квадрат | 0.21 | |||||||
| Стандартная ошибка | 23.73 | |||||||
| Наблюдения | 21 | |||||||
| Дисперсионный анализ | ||||||||
| df | SS | MS | F | Значимость F | ||||
| Регрессия | 4 | 5281.24 | 1320.31 | 2.35 | 0.1 | |||
| Остаток | 16 | 9006.8 | 562.93 | |||||
| Итого | 20 | 14288.04 | ||||||
| Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | P-Значение | Нижние 95% | Верхние 95% | Нижние 95,0% | Верхние 95,0% | |
| Y-пересечение | 39.93 | 34.38 | 1.16 | 0.26 | -32.94 | 112.81 | -32.94 | 112.81 |
| Переменная X 1 | 5.25 | 7.48 | 0.7 | 0.49 | -10.61 | 21.1 | -10.61 | 21.1 |
| Переменная X 2 | 25.49 | 25.23 | 1.01 | 0.33 | -28 | 78.99 | -28 | 78.99 |
| Переменная X 3 | -0.54 | 0.27 | -2 | 0.06 | -1.11 | 0.03 | -1.11 | 0.03 |
| Переменная X 4 | -11.04 | 4.65 | -2.38 | 0.03 | -20.9 | -1.19 | -20.9 | -1.19 |
| X1 | X3 | X4 | X5 | |||||
| F-удаления | 9.38 | 9.38 | 9.38 | 9.38 | ||||
| X2 | ||||||||
| r | -1.75 | |||||||
| F | 72.79 | |||||||
| ШАГ5 | ||||||||
| Включаем X2 | ||||||||
Sheet 6: Множественная регрессия
| ВЫВОД ИТОГОВ | ||||||||
| Регрессионная статистика | ||||||||
| Множественный R | 0.61 | |||||||
| R-квадрат | 0.37 | |||||||
| Нормированный R-квадрат | 0.16 | |||||||
| Стандартная ошибка | 24.47 | |||||||
| Наблюдения | 21 | |||||||
| Дисперсионный анализ | ||||||||
| Степени свободы | SS | MS | F | Значимость F | ||||
| Регрессия | 5 | 5307.5 | 1061.5 | 1.77 | 0.18 | |||
| Остаток | 15 | 8980.54 | 598.7 | |||||
| Итого | 20 | 14288.04 | ||||||
| Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | P-Значение | Нижние 95% | Верхние 95% | Нижние 95,0% | Верхние 95,0% | |
| Y-пересечение | 38.95 | 35.76 | 1.09 | 0.29 | -37.27 | 115.17 | -37.27 | 115.17 |
| Переменная X 1 | 4.54 | 8.42 | 0.54 | 0.6 | -13.42 | 22.49 | -13.42 | 22.49 |
| Переменная X 2 | 1.83 | 8.74 | 0.21 | 0.84 | -16.8 | 20.46 | -16.8 | 20.46 |
| Переменная X 3 | 23.65 | 27.48 | 0.86 | 0.4 | -34.92 | 82.22 | -34.92 | 82.22 |
| Переменная X 4 | -0.53 | 0.29 | -1.83 | 0.09 | -1.14 | 0.09 | -1.14 | 0.09 |
| Переменная X 5 | -10.78 | 4.96 | -2.17 | 0.05 | -21.34 | -0.22 | -21.34 | -0.22 |
| ВЫВОД ОСТАТКА | ||||||||
| Наблюдение | Предсказанное Y | Остатки | Стандартные остатки | |||||
| 2 | 19.09 | -6.88 | -0.39 | |||||
| 3 | 36.77 | -13.7 | -0.78 | |||||
| 4 | 34.07 | -9.93 | -0.56 | |||||
| 5 | 26.45 | 8.6 | 0.49 | |||||
| 6 | 27.79 | 9.08 | 0.52 | |||||
| 7 | 37.38 | -32.68 | -1.86 | |||||
| 8 | 40.06 | 18.39 | 1.04 | |||||
| 10 | 54 | 7.42 | 0.42 | |||||
| 11 | 65.63 | -4.12 | -0.23 | |||||
| 12 | 27.74 | 34.21 | 1.94 | |||||
| 13 | 51.86 | 19.38 | 1.1 | |||||
| 14 | 45.03 | 26.42 | 1.5 | |||||
| 15 | 69.53 | 12.35 | 0.7 | |||||
| 16 | 13.61 | -3.53 | -0.2 | |||||
| 17 | 26.71 | -16.46 | -0.93 | |||||
| 18 | 8.42 | 2.39 | 0.14 | |||||
| 19 | 47.52 | -36.43 | -2.07 | |||||
| 20 | 18.34 | -5.7 | -0.32 | |||||
| 21 | 26.87 | -13.95 | -0.79 | |||||
| Результат регрессии | Y=4,53711108952303*X1+1,830578196*X2+23,64597929*X3-0,526248308*X5-10,78003746*X5+38,95021506 | |||||||
Sheet 7: Оценка влияния факторов
| Прибыль | Коэффициент качества продукции | Доля в общем объеме продаж | Розничная цена | Коэффициент издержек на 1 продукции | Удовлетворение условий розничных торговцев | ||||||
| № | Y, % | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | Z1 | Z2 | Z3 | Z4 | Z5 |
| 1 | 1.99 | 1.22 | 1.24 | 1.3 | 35.19 | 2.08 | 1.45 | 1.68 | 5.73 | 1.49 | 1.73 |
| 2 | 12.21 | 1.45 | 1.54 | 1.04 | 80 | 1.09 | 1.72 | 2.09 | 4.58 | 3.39 | 0.91 |
| 3 | 23.07 | 1.9 | 1.31 | 1 | 23.31 | 2.28 | 2.25 | 1.78 | 4.41 | 0.99 | 1.9 |
| 4 | 24.14 | 2.53 | 1.36 | 1.64 | 80 | 1.44 | 3 | 1.85 | 7.23 | 3.39 | 1.2 |
| 5 | 35.05 | 3.41 | 2.65 | 1.19 | 80 | 1.75 | 4.04 | 3.6 | 5.24 | 3.39 | 1.46 |
| 6 | 36.87 | 1.96 | 1.63 | 1.26 | 68.84 | 1.54 | 2.32 | 2.21 | 5.55 | 2.91 | 1.28 |
| 7 | 4.7 | 2.71 | 1.66 | 1.28 | 80 | 0.47 | 3.21 | 2.25 | 5.64 | 3.39 | 0.39 |
| 8 | 58.45 | 1.76 | 1.4 | 1.42 | 30.32 | 2.51 | 2.09 | 1.9 | 6.26 | 1.28 | 2.09 |
| 9 | 59.55 | 2.09 | 2.61 | 1.65 | 80 | 2.81 | 2.48 | 3.54 | 7.27 | 3.39 | 2.34 |
| 10 | 61.42 | 1.1 | 2.42 | 1.24 | 32.94 | 0.59 | 1.3 | 3.28 | 5.46 | 1.39 | 0.49 |
| 11 | 61.51 | 3.62 | 3.5 | 1.09 | 28.56 | 0.64 | 4.29 | 4.75 | 4.8 | 1.21 | 0.53 |
| 12 | 61.95 | 3.53 | 1.29 | 1.29 | 78.75 | 1.73 | 4.18 | 1.75 | 5.68 | 3.33 | 1.44 |
| 13 | 71.24 | 2.09 | 2.44 | 1.65 | 38.63 | 1.83 | 2.48 | 3.31 | 7.27 | 1.63 | 1.52 |
| 14 | 71.45 | 1.54 | 2.6 | 1.19 | 48.67 | 0.76 | 1.82 | 3.53 | 5.24 | 2.06 | 0.63 |
| 15 | 81.88 | 2.41 | 2.11 | 1.64 | 40.83 | 0.14 | 2.86 | 2.86 | 7.23 | 1.73 | 0.12 |
| 16 | 10.08 | 3.64 | 2.06 | 1.46 | 80 | 3.53 | 4.31 | 2.8 | 6.43 | 3.39 | 2.93 |
| 17 | 10.25 | 2.61 | 1.85 | 1.59 | 80 | 2.13 | 3.09 | 2.51 | 7.01 | 3.39 | 1.77 |
| 18 | 10.81 | 2.62 | 2.28 | 1.57 | 80 | 3.86 | 3.1 | 3.09 | 6.92 | 3.39 | 3.21 |
| 19 | 11.09 | 3.29 | 4.07 | 1.78 | 80 | 1.28 | 3.9 | 5.52 | 7.84 | 3.39 | 1.06 |
| 20 | 12.64 | 1.24 | 1.84 | 1.38 | 31.2 | 4.25 | 1.47 | 2.5 | 6.08 | 1.32 | 3.53 |
| 21 | 12.92 | 1.37 | 1.9 | 1.55 | 29.49 | 3.98 | 1.62 | 2.58 | 6.83 | 1.25 | 3.31 |
Sheet 8: Влияние коэфициентов
| ВЫВОД ИТОГОВ | ||||||||
| Регрессионная статистика | ||||||||
| Множественный R | 0.61 | |||||||
| R-квадрат | 0.37 | |||||||
| Нормированный R-квадрат | 0.16 | |||||||
| Стандартная ошибка | 24.47 | |||||||
| Наблюдения | 21 | |||||||
| Дисперсионный анализ | ||||||||
| df | SS | MS | F | Значимость F | ||||
| Регрессия | 5 | 5307.5 | 1061.5 | 1.77 | 0.18 | |||
| Остаток | 15 | 8980.54 | 598.7 | |||||
| Итого | 20 | 14288.04 | ||||||
| Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | P-Значение | Нижние 95% | Верхние 95% | Нижние 95,0% | Верхние 95,0% | |
| Y-пересечение | 38.95 | 35.76 | 1.09 | 0.29 | -37.27 | 115.17 | -37.27 | 115.17 |
| Переменная X 1 | 3.83 | 7.11 | 0.54 | 0.6 | -11.32 | 18.98 | -11.32 | 18.98 |
| Переменная X 2 | 1.35 | 6.44 | 0.21 | 0.84 | -12.38 | 15.07 | -12.38 | 15.07 |
| Переменная X 3 | 5.37 | 6.24 | 0.86 | 0.4 | -7.93 | 18.66 | -7.93 | 18.66 |
| Переменная X 4 | -12.44 | 6.8 | -1.83 | 0.09 | -26.94 | 2.07 | -26.94 | 2.07 |
| Переменная X 5 | -12.97 | 5.96 | -2.17 | 0.05 | -25.67 | -0.26 | -25.67 | -0.26 |
| ВЫВОД ОСТАТКА | ||||||||
| Наблюдение | Предсказанное Y | Остатки | Стандартные остатки | |||||
| 1 | 36.55 | -34.56 | -1.63 | |||||
| 2 | 19.09 | -6.88 | -0.32 | |||||
| 3 | 36.77 | -13.7 | -0.65 | |||||
| 4 | 34.07 | -9.93 | -0.47 | |||||
| 5 | 26.45 | 8.6 | 0.41 | |||||
| 6 | 27.79 | 9.08 | 0.43 | |||||
| 7 | 37.38 | -32.68 | -1.54 | |||||
| 8 | 40.06 | 18.39 | 0.87 | |||||
| 9 | 19.83 | 39.72 | 1.87 | |||||
| 10 | 54 | 7.42 | 0.35 | |||||
| 11 | 65.63 | -4.12 | -0.19 | |||||
| 12 | 27.74 | 34.21 | 1.61 | |||||
| 13 | 51.86 | 19.38 | 0.91 | |||||
| 14 | 45.03 | 26.42 | 1.25 | |||||
| 15 | 69.53 | 12.35 | 0.58 | |||||
| 16 | 13.61 | -3.53 | -0.17 | |||||
| 17 | 26.71 | -16.46 | -0.78 | |||||
| 18 | 8.42 | 2.39 | 0.11 | |||||
| 19 | 47.52 | -36.43 | -1.72 | |||||
| 20 | 18.34 | -5.7 | -0.27 | |||||
| 21 | 26.87 | -13.95 | -0.66 | |||||
Sheet 9: Анализ Х1
| Коэффициент качества продукции | Критерий серий | Критерий инверсий | Расчетная частота | Интервалы группировки | Теоретическая частота |
| X1 | 7 | ||||
| 1.22 | - | 0 | 4 | 1.44 | 5.96 |
| 1.45 | - | 0 | 3 | 1.78 | 8.24 |
| 1.9 | - | 0 | 4 | 2.11 | 9.71 |
| 2.53 | + | 0 | 1 | 2.45 | 9.75 |
| 3.41 | + | 0 | 4 | 2.79 | 8.34 |
| 1.96 | - | 0 | 0 | 3.13 | 6.08 |
| 2.71 | + | 0 | 2 | 3.46 | 3.78 |
| 1.76 | - | 0 | |||
| 2.09 | + | 0 | |||
| 1.1 | - | 0 | |||
| 3.62 | + | 0 | |||
| 3.53 | + | 0 | |||
| 2.09 | + | 0 | |||
| 1.54 | - | 0 | |||
| 2.41 | + | 0 | |||
| 3.64 | + | 0 | |||
| 2.61 | + | 0 | |||
| 2.62 | + | 0 | |||
| 3.29 | + | 0 | |||
| 1.24 | - | 0 | |||
| 1.37 | - | 0 | |||
| Среднее по столбцу | Доверительный интервал | ||||
| 2.29 | 1.91 | 2.67 | |||
| Дисперсия по столбцу | Доверительный интервал | ||||
| 0.71 | 0.44 | 1.56 | |||
| Cреднее квадратичное отклонение | Хи-квадрат критерий | ||||
| 0.84 | Критерий серий | Err:502 | |||
| Медиана | мин. | рассчетное | макс. | ||
| 2.09 | 5 | 11 | 15 | Табличное значение | |
| Размах | тренд отсутствует | 12.6 | |||
| 2.54 | |||||
| Вариация | Критерий инверсий | ||||
| 37% | мин. | рассчетное | макс. | ||
| Ассиметрия | 64 | 0 | 125 | ||
| 0.29 | тренд отсутствует | ||||
| Эксцес | |||||
| -1.16 | |||||
Sheet 10: Анализ Х2
| Доля в общем объеме продаж | Критерий серий | Критерий инверсий | Расчетная частота | Интервалы группировки | Теоретическая частота |
| X2 | 9 | ||||
| 1.24 | - | 0 | 5 | 1.53 | 8.61 |
| 1.54 | - | 0 | 3 | 1.83 | 10.71 |
| 1.31 | - | 0 | 5 | 2.12 | 11.35 |
| 1.36 | - | 0 | 1 | 2.42 | 10.25 |
| 2.65 | + | 0 | 5 | 2.71 | 7.89 |
| 1.63 | - | 0 | 0 | 3.01 | 5.18 |
| 1.66 | - | 0 | 0 | 3.3 | 2.89 |
| 1.4 | - | 0 | 1 | 3.6 | 1.38 |
| 2.61 | + | 0 | 1 | 3.89 | 0.56 |
| 2.42 | + | 0 | |||
| 3.5 | + | 0 | |||
| 1.29 | - | 0 | |||
| 2.44 | + | 0 | |||
| 2.6 | + | 0 | |||
| 2.11 | + | 0 | |||
| 2.06 | + | 0 | |||
| 1.85 | - | 0 | |||
| 2.28 | + | 0 | |||
| 4.07 | + | 0 | |||
| 1.84 | - | 0 | |||
| 1.9 | + | 0 | |||
| Среднее по столбцу | Доверительный интервал | ||||
| 2.08 | 1.75 | 2.42 | |||
| Дисперсия по столбцу | Доверительный интервал | ||||
| 0.54 | 0.33 | 1.19 | |||
| Cреднее квадратичное отклонение | Хи-квадрат критерий | ||||
| 0.74 | Критерий серий | 0 | |||
| Медиана | мин. | рассчетное | макс. | ||
| 1.9 | 5 | 10 | 15 | Табличное значение | |
| Размах | тренд отсутствует | 12.6 | |||
| 2.83 | |||||
| Вариация | Критерий инверсий | ||||
| 35% | мин. | рассчетное | макс. | ||
| Ассиметрия | 64 | 0 | 125 | ||
| 1.19 | тренд отсутствует | ||||
| Эксцес | |||||
| 1.49 | |||||
Sheet 11: Анализ Х3
| Розничная цена | Критерий серий | Критерий инверсий | Расчетная частота | Интервалы группировки | Теоретическая частота |
| X3 | 8 | ||||
| 1.3 | - | 0 | 3 | 1.09 | 15.4 |
| 1.04 | - | 0 | 0 | 1.18 | 24.12 |
| 1 | - | 0 | 4 | 1.27 | 32.2 |
| 1.64 | + | 0 | 3 | 1.36 | 36.63 |
| 1.19 | - | 0 | 2 | 1.45 | 35.52 |
| 1.26 | - | 0 | 1 | 1.54 | 29.34 |
| 1.28 | - | 0 | 3 | 1.64 | 20.65 |
| 1.42 | + | 0 | 4 | 1.73 | 12.39 |
| 1.65 | + | 0 | |||
| 1.24 | - | 0 | |||
| 1.09 | - | 0 | |||
| 1.29 | - | 0 | |||
| 1.65 | + | 0 | |||
| 1.19 | - | 0 | |||
| 1.64 | + | 0 | |||
| 1.46 | + | 0 | |||
| 1.59 | + | 0 | |||
| 1.57 | + | 0 | |||
| 1.78 | + | 0 | |||
| 1.38 | + | 0 | |||
| 1.55 | + | 0 | |||
| Среднее по столбцу | Доверительный интервал | ||||
| 1.39 | 1.29 | 1.49 | |||
| Дисперсия по столбцу | Доверительный интервал | ||||
| 0.05 | 0.03 | 0.11 | |||
| Cреднее квадратичное отклонение | Хи-квадрат критерий | ||||
| 0.23 | Критерий серий | 0 | |||
| Медиана | мин. | рассчетное | макс. | ||
| 1.38 | 5 | 8 | 15 | Табличное значение | |
| Размах | тренд отсутствует | 12.6 | |||
| 0.78 | |||||
| Вариация | Критерий инверсий | ||||
| 16% | мин. | рассчетное | макс. | ||
| Ассиметрия | 64 | 0 | 125 | ||
| -0.06 | тренд отсутствует | ||||
| Эксцес | |||||
| -1.12 | |||||
Sheet 12: Анализ Х4
| Коэффициент издержек на 1 продукции | Критерий серий | Критерий инверсий | Расчетная частота | Интервалы группировки | Теоретическая частота |
| X4 | 5 | ||||
| 35.19 | - | 0 | 5 | 32.76 | 0.21 |
| 80 | + | 11 | 4 | 42.22 | 0.29 |
| 23.31 | - | 0 | 1 | 51.67 | 0.34 |
| 80 | + | 10 | 0 | 61.12 | 0.35 |
| 80 | + | 10 | 1 | 70.58 | 0.3 |
| 68.84 | + | 0 | |||
| 80 | + | 9 | |||
| 30.32 | - | 0 | |||
| 80 | + | 8 | |||
| 32.94 | - | 0 | |||
| 28.56 | - | 0 | |||
| 78.75 | + | 0 | |||
| 38.63 | - | 0 | |||
| 48.67 | - | 0 | |||
| 40.83 | - | 0 | |||
| 80 | + | 2 | |||
| 80 | + | 2 | |||
| 80 | + | 2 | |||
| 80 | + | 2 | |||
| 31.2 | - | 0 | |||
| 29.49 | - | 0 | |||
| Среднее по столбцу | Доверительный интервал | ||||
| 57.46 | 46.71 | 68.22 | |||
| Дисперсия по столбцу | Доверительный интервал | ||||
| 558.54 | 343.26 | 1223.07 | |||
| Cреднее квадратичное отклонение | Хи-квадрат критерий | ||||
| 23.63 | Критерий серий | Err:502 | |||
| Медиана | мин. | рассчетное | макс. | ||
| 68.84 | 5 | 11 | 15 | Табличное значение | |
| Размах | тренд отсутствует | 12.6 | |||
| 56.69 | |||||
| Вариация | Критерий инверсий | ||||
| 41% | мин. | рассчетное | макс. | ||
| Ассиметрия | 64 | 56 | 125 | ||
| -0.2 | тренд отсутствует | ||||
| Эксцес | |||||
| -1.98 | |||||
Sheet 13: Анализ Х5
| Удовлетворение условий розничных торговцев | Критерий серий | Критерий инверсий | Расчетная частота | Интервалы группировки | Теоретическая частота |
| X5 | 8 | ||||
| 2.08 | + | 0 | 3 | 0.62 | 3.83 |
| 1.09 | - | 0 | 3 | 1.1 | 5.47 |
| 2.28 | + | 0 | 3 | 1.58 | 6.67 |
| 1.44 | - | 0 | 3 | 2.06 | 6.93 |
| 1.75 | + | 0 | 4 | 2.55 | 6.13 |
| 1.54 | - | 0 | 1 | 3.03 | 4.62 |
| 0.47 | - | 0 | 0 | 3.51 | 2.97 |
| 2.51 | + | 0 | 3 | 3.99 | 1.63 |
| 2.81 | + | 0 | |||
| 0.59 | - | 0 | |||
| 0.64 | - | 0 | |||
| 1.73 | - | 0 | |||
| 1.83 | + | 0 | |||
| 0.76 | - | 0 | |||
| 0.14 | - | 0 | |||
| 3.53 | + | 0 | |||
| 2.13 | + | 0 | |||
| 3.86 | + | 0 | |||
| 1.28 | - | 0 | |||
| 4.25 | + | 0 | |||
| 3.98 | + | 0 | |||
| Среднее по столбцу | Доверительный интервал | ||||
| 1.94 | 1.39 | 2.49 | |||
| Дисперсия по столбцу | Доверительный интервал | ||||
| 1.45 | 0.89 | 3.17 | |||
| Cреднее квадратичное отклонение | Хи-квадрат критерий | ||||
| 1.2 | Критерий серий | 0.07 | |||
| Медиана | мин. | рассчетное | макс. | ||
| 1.75 | 5 | 13 | 15 | Табличное значение | |
| Размах | тренд отсутствует | 12.6 | |||
| 4.11 | |||||
| Вариация | Критерий инверсий | ||||
| 62% | мин. | рассчетное | макс. | ||
| Ассиметрия | 64 | 0 | 125 | ||
| 0.53 | тренд отсутствует | ||||
| Эксцес | |||||
| -0.58 | |||||
Overview
Лист1Лист2
Sheet 1: Лист1
| Прибыль | Коэффициент качества продукции | Доля в общем объеме продаж | Розничная цена | Коэффициент издержек на 1 продукции | Удовлетворение условий розничных торговцев | |
| № | Y, % | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 |
| 1 | 1.99 | 1.22 | 1.24 | 1.3 | 35.19 | 2.08 |
| 2 | 12.21 | 1.45 | 1.54 | 1.04 | 80 | 1.09 |
| 3 | 23.07 | 1.9 | 1.31 | 1 | 23.31 | 2.28 |
| 4 | 24.14 | 2.53 | 1.36 | 1.64 | 80 | 1.44 |
| 5 | 35.05 | 3.41 | 2.65 | 1.19 | 80 | 1.75 |
| 6 | 36.87 | 1.96 | 1.63 | 1.26 | 68.84 | 1.54 |
| 7 | 4.7 | 2.71 | 1.66 | 1.28 | 80 | 0.47 |
| 8 | 58.45 | 1.76 | 1.4 | 1.42 | 30.32 | 2.51 |
| 9 | 59.55 | 2.09 | 2.61 | 1.65 | 80 | 2.81 |
| 10 | 61.42 | 1.1 | 2.42 | 1.24 | 32.94 | 0.59 |
| 11 | 61.51 | 3.62 | 3.5 | 1.09 | 28.56 | 0.64 |
| 12 | 61.95 | 3.53 | 1.29 | 1.29 | 78.75 | 1.73 |
| 13 | 71.24 | 2.09 | 2.44 | 1.65 | 38.63 | 1.83 |
| 14 | 71.45 | 1.54 | 2.6 | 1.19 | 48.67 | 0.76 |
| 15 | 81.88 | 2.41 | 2.11 | 1.64 | 40.83 | 0.14 |
| 16 | 10.08 | 3.64 | 2.06 | 1.46 | 80 | 3.53 |
| 17 | 10.25 | 2.61 | 1.85 | 1.59 | 80 | 2.13 |
| 18 | 10.81 | 2.62 | 2.28 | 1.57 | 80 | 3.86 |
| 19 | 11.09 | 3.29 | 4.07 | 1.78 | 80 | 1.28 |
| 20 | 12.64 | 1.24 | 1.84 | 1.38 | 31.2 | 4.25 |
| 21 | 12.92 | 1.37 | 1.9 | 1.55 | 29.49 | 3.98 |
Sheet 2: Лист2
| Месяц | 1994 | 1996 | 1997 | 1998 |
| Январь | 1500000 | 1650000 | 1400000 | 1700000 |
| Февраль | 900000 | 850000 | 890000 | 1200000 |
| Март | 700000 | 600000 | 550000 | 459000 |
| Апрель | 300000 | 125000 | 250000 | 221000 |
| Май | 400000 | 300000 | 100000 | 1000 |
| Июнь | 250000 | 450000 | 150000 | 250000 |
| Июль | 200000 | 600000 | 132000 | 325000 |
| Август | 150000 | 750000 | 142000 | 354000 |
| Сентябрь | 300000 | 300000 | 254000 | 150000 |
| Октябрь | 250000 | 259000 | 350000 | 100000 |
| Ноябрь | 400000 | 453000 | 450000 | 259000 |
| Декабрь | 2000000 | 1700000 | 1000000 | 1900000 |