Кластерный анализ - Экономико-математическое моделирование задача

Выполнение кластерного анализа предприятий с помощью программы Statgraphics Plus. Построение линейного уравнения регрессии. Расчет коэффициентов эластичности по регрессионным моделям. Оценка статистической значимости уравнения и коэффициента детерминации.


посмотреть текст работы


скачать работу можно здесь


полная информация о работе


весь список подобных работ


Нужна помощь с учёбой? Наши эксперты готовы помочь!
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с
политикой обработки персональных данных

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

1. По нижеприведенным данным выполнить кластерный анализ предприятий, объединив их в два кластера.
2. Для каждого кластера построить линейное уравнение регрессии, устанавливающее зависимость объема реализации от указанных факторов.
3. Рассчитать коэффициенты эластичности по разработанным регрессионным моделям и определить влияние факторов на объем реализации по двум группам предприятий.
где: Y - объем реализации (млн. руб.);
X2 - расходы на рекламу (тыс. руб.);
X4 - средняя цена товара у конкурентов (руб.);
X5 - индекс потребительских расходов (%).
1. Проводим кластерный анализ строк 1-16 заданной таблицы с помощью пакета программ Statgraphics Plus согласно методике.
По табличным данным строится дендрограмма, объединяющая предприятия в два кластера, где по оси абсцисс отмечены цифрами номера объектов (компаний): 1-16, а по оси ординат расстояние между факторами в Евклидовом пространстве.
Таким образом, получены два кластера, которые скомпонованы по критерию "ближайшего соседа":
Матрица расстояний между классифицируемыми объектами:
2. Строим линейные уравнения регрессии, описывающие зависимость Y- объем реализации от факторов: Х1, Х2, Х3, Х4, Х5 для каждого кластера в отдельности.
а). В 1-ом кластере исходные данные и матрица корреляций по 4 входящим в него предприятиям:
Так как между факторами Х1, Х3 и Х5 присутствует мультиколлинеарность, то для построения регрессионной модели выбираем фактор Х5, наиболее тесно связанный с результативным признаком Y.
Так как между факторами Х2, Х3, X4 и Х5 присутствует мультиколлинеарность, то для построения регрессионной модели выбираем фактор Х5, наиболее тесно связанный с результативным признаком Y.
Уравнение регрессии для 1-го кластера: .
Значения случайных ошибок параметров уравнения регрессии записаны в колонке Standard Error : m b 0 =458,14; m b 1 =4,54539.
Они показывают, какое значение данной характеристики сформировалось под влиянием случайных факторов. Эти значения использованы при расчетном определении t - критерия Стьюдента, приведенные в колонке T Statistic : t b 0 =-2,21864; t b 1 = 2,54757.
Табличное значение t - критерия Стьюдента для уровня значимости б= 0,05 и числа степеней свободы f = 4 -1-1= 2 равно t т =4,3027.
Так как в рассматриваемом примере расчетные значения t - критерия Стьюдента (по модулю) меньше табличного значения t т =4,3027, то полученные коэффициенты не являются статистически значимыми.
Оценку надежности уравнения регрессии в целом и коэффициента детерминации дает расчетное значение F - критерия Фишера, равное F р =6,49. Сравнение расчетного значения критерия с табличным позволяет проверить гипотезу об адекватности модели и значимости коэффициента детерминации. Табличное значение F - критерия Фишера для уровня значимости б =0,05 и числа степеней свободы f 1 =1, f 2 =2 равно F т =18,51. Расчетное значение F - критерия Фишера меньше табличного значения F р =6,49< F т =18,51. Это указывает на то, что уравнение и коэффициент детерминации R-squared не являются статистически значимыми.
Направление связи между фактором и результатом прямое (по знаку коэффициента). Коэффициент детерминации показывает, что изменение результата на 76,44% зависит от рассматриваемого фактора, на другие причины приходится 23,56%.
3. а) Найдем коэффициент эластичности для уравнения регрессии 1-го кластера.
При увеличении фактора Х5 на 1% результат Y увеличивается на 7,754%.
2б). Во 2-ом кластере исходные данные и матрица корреляций по 12 входящим в него предприятиям:
Так как между факторами Х1 и Х5 присутствует мультиколлинеарность, то для построения регрессионной модели выбираем фактор: Х1, наиболее тесно связанный с результативным признаком Y.
Так как между факторами Х2 и Х3 присутствует мультиколлинеарность, то для построения регрессионной модели выбираем фактор: Х3, наиболее тесно связанный с результативным признаком Y.
Последовательно исключая незначимые фактор Х1 и Х3 с помощью пакета программ Statgraphics Plus , строим линейную регрессионную модель Y= f (X4) с единственным фактором Х4.
Уравнение регрессии для 2-го кластера: .
Значения случайных ошибок параметров уравнения регрессии записаны в колонке Standard Error : m b 0 =190,661; m b 1 =11,0352.
Они показывают, какое значение данной характеристики сформировалось под влиянием случайных факторов. Эти значения использованы при расчетном определении t - критерия Стьюдента, приведенные в колонке T Statistic : t b 0 =0,926896; t b 1 = 0,953664.
Табличное значение t - критерия Стьюдента для уровня значимости б= 0,05 и числа степеней свободы f = 12 -1-1= 10 равно t т =3,1825.
Так как в рассматриваемом примере расчетные значения t - критерия Стьюдента (по модулю) меньше табличного значения t т =2,2281, то полученные коэффициенты не являются статистически значимыми.
Оценку надежности уравнения регрессии в целом и коэффициента детерминации дает расчетное значение F - критерия Фишера, равное F р =0,91. Сравнение расчетного значения критерия с табличным позволяет проверить гипотезу об адекватности модели и значимости коэффициента детерминации. Табличное значение F - критерия Фишера для уровня значимости б =0,05 и числа степеней свободы f 1 =1, f 2 =10 равно F т =4,96. Расчетное значение F - критерия Фишера меньше табличного значения F р =0,91< F т =4,96. Это указывает на то, что уравнение и коэффициент детерминации R-squared не являются статистически значимыми.
Направление связи между фактором и результатом прямое (по знаку коэффициента). Коэффициент детерминации показывает, что изменение результата на 8,34% зависит от рассматриваемого фактора, на другие причины приходится 91,66%.
3б) Найдем частные коэффициенты эластичности для уравнения регрессии 2-го кластера.
кластерный регрессия эластичность детерминация
При увеличении фактора Х4 на 1% результат Y увеличивается на 0,506%.
Параметры уравнения линейной регрессии. Вычисление остаточной суммы квадратов, оценка дисперсии остатков. Осуществление проверки значимости параметров уравнения регрессии с помощью критерия Стьюдента. Расчет коэффициентов детерминации и эластичности. контрольная работа [248,4 K], добавлен 26.12.2010
Построение модели для зависимой переменной, используя пошаговую множественную регрессию. Рассчет индекса корреляции, оценка качества полученного уравнения регрессии с помощью коэффициента детерминации. Оценка статистической значимости уравнения регрессии. лабораторная работа [2,1 M], добавлен 25.05.2009
Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Нахождение статочной суммы квадратов и оценка дисперсии остатков. Проверка значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента. Расчет средней относительной ошибки аппроксимации. контрольная работа [261,1 K], добавлен 23.03.2010
Расчет параметров парной линейной регрессии. Оценка статистической значимости уравнения регрессии и его параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента. Построение матрицы парных коэффициентов корреляции. Статистический анализ с помощью ППП MS EXCEL. контрольная работа [1,6 M], добавлен 14.05.2008
Расчет параметров линейной регрессии. Сравнительная оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции, детерминации, коэффициента эластичности. Построение поля корреляции. Определение статистической надежности результатов регрессионного моделирования. контрольная работа [71,7 K], добавлен 17.09.2016
Построение регрессионных моделей. Смысл регрессионного анализа. Выборочная дисперсия. Характеристики генеральной совокупности. Проверка статистической значимости уравнения регрессии. Оценка коэффициентов уравнения регрессии. Дисперсии случайных остатков. реферат [57,4 K], добавлен 25.01.2009
Проведение анализа экономической деятельности предприятий отрасли: расчет параметров линейного уравнения множественной регрессии с полным перечнем факторов, оценка статистической значимости параметров регрессионной модели, расчет прогнозных значений. лабораторная работа [81,3 K], добавлен 01.07.2010
Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д. PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах. Рекомендуем скачать работу .

© 2000 — 2021



Кластерный анализ задача. Экономико-математическое моделирование.
Курсовая Работа На Тему Аудит
Налоги Примеры Эссе
Курсовая работа по теме Роль элиты в политическом процессе
Курсовая работа по теме Стимулы и антистимулы инвестиционной деятельности
Физика 11 Класс Контрольные Работы Ответы
Дипломная работа по теме Влияние стиля семейного воспитания в полных и неполных семьях на отношение к себе у ребенка
Регина Молчанова Гуап Тема Дипломной Работы
Контрольная работа: Определение фокусного расстояния собирательной и рассеивающей линз. Скачать бесплатно и без регистрации
Реферат: Возрастная физиология
Лабораторная Работа На Тему Исследование Нелинейных Цепей Постоянного Тока
Курсовая работа по теме Положение в стране и в прессе после февраля 1917 г
Реферат по теме Животные-лекари
Реферат На Тему Оптимальні Розміри Сільськогосподарських Формувань Промислового Типу В Україні
Реферат: My Three Faces Essay Research Paper My
Контрольная работа: Фамилизм и феминизм как теоретические течения в изучении семьи. Немоногамные модели брака и семьи
Контрольная работа: Основание прекращения трудового договора
Сочинение Осенний Выходной
Дипломный Проект На Тему Здоровый Образ Жизни
Методическое указание по теме Внутренняя среда организма. Кровь, основные функции, физиологическое значение
Реферат по теме Вступление США во Вторую мировую войну
Растворы электролитов - Химия презентация
Методы неразрушающих испытаний - Производство и технологии книга
Информационные технологии поддержки принятия управленческих решений - Менеджмент и трудовые отношения реферат