Задание 1
Задание 2
Использованная литература
Приложение
Задание 1
Таблица 1
Возможно вы искали - Курсовая работа: Кратчайший путь передвижения короля по шахматному полю
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
Похожий материал - Дипломная работа: Криптографическая защита информации 2
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)).
Очень интересно - Контрольная работа: Криптография Шифры их виды и свойства
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.
Вам будет интересно - Статья: Критерии эффективности электронного документооборота
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:
Похожий материал - Контрольная работа: Линейное программирование 2 4
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.