Содержание
Задание 1
Задание 2
Использованная литература
Приложение
Задание 1 Таблица 1
Исходные данные
потребительские расходы среднемесячная номинальная начисленная заработная плата Белгородская область 4678,7 8428,1 Брянская область 4464,1 6385,7 Владимирская область 3386,2 7515,5 Воронежская область 4913,2 6666,7 Ивановская область 3592 6545,2 Калужская область 5900,4 8483,8 Костромская область 3925 7492,4 Курская область 4992,4 7150,6 Липецкая область 5385,3 8617,1 Московская область 9030,4 11752,4 Орловская область 4338 6786,6 Рязанская область 4406,1 7763,1 Смоленская область 5128,7 7827,6 Тамбовская область 5196 6267,5 Тверская область 5875,9 8115,1 Тульская область 4464,8 7723,3 Ярославская область 5265,1 9012,8 г.Москва 22024,2 18698,6
По исходным данным выполнить корреляционный анализ:
1.1. Построить корреляционное поле и предложить гипотезу о связи исследуемых факторов;
1.2. Определить коэффициенты корреляции;
1.3. Оценить статистическую значимость вычисленных коэффициентов корреляции
1.4. Сделать итоговые выводы
Решение 1. Построение поля корреляции Рис. 1. Поле корреляции
По полю корреляции можно сделать вывод о прямолинейной связи между потребительскими расходами и среднемесячной номинальной начисленной заработной платой
2. Расчет коэффициента корреляции Для определения коэффициента корреляции может быть использована встроенная функция (=КОРРЕЛ(B4:B21;C4:C21)).
Так как коэффициент корреляции находится в диапазоне от 0,9 и более. То связь между потребительскими расходами и среднемесячной номинальной начисленной заработной платы весьма тесная
3. Оценка статистической значимости коэффициента корреляции
Оценку статистической значимости коэффициента корреляции проведем с помощью t-статистики Стьюдента.
Выдвигаем гипотезу Н0 о статистически незначимом отличии показателей от нуля а0=а1=rху=0.
tтабл для числа степеней свободы df=n-2=18-2=16 и a=0,05 составит 2,12.
Расчетный коэффициент Стьюдента находятся по формуле:
Фактические значения t-статистики превосходят табличное значение на 5% -м уровне значимости при числе степеней свободы 16, tтабл = 2,12. Таким коэффициент корреляции является статистически значимым Гипотеза Н0 не принимается.
Рассчитаем доверительный интервал:
Таким образом, с вероятностью 95% можно утверждать, что коэффициент корреляции находится в диапазоне от 0,81 до 1.
4. Выводы Связь между потребительскими расходами и среднемесячной номинальной начисленной заработной платой прямолинейная и весьма тесная, это можно заключить исходя из распределения фактических значений по полю корреляции и расчетного значения коэффициента корреляции
Так как коэффициент корреляции находится в диапазоне от 0,9 и более, то связь между потребительскими расходами и среднемесячной номинальной начисленной заработной платы весьма тесная.
Коэффициент корреляции является статистически значимым с вероятностью 95% можно утверждать, что он находится в диапазоне от 0,81 до 1.
Задание 2 Таблица 3
Исходные данные
№ п/п Чистый доход, млрд долл. ............
