Сравнение исходных данных с рассчитанными

По уравнению регрессии

 

Таблица 12

Сравнительная таблица исходных данных показателя рентабельности (Y) с рассчитанными с помощью построенной линейной регрессионной модели = 3,09685344436198+ 4,347427313х1+ 0,0000552011501518525х2+ 0,290599647270874х3

наблюдение	наблюдаемое у	предсказанное у	Остатки	Стандартные остатки
	9,26	9,331517032	-0,071517032	-0,046284205
	9,38	9,275502952	0,104497048	0,067628126
	12,11	10,05395135	2,056048645	1,33062818
	10,81	9,834464373	0,975535627	0,631344593
	9,35	7,17753528	2,17246472	1,40597003
	9,87	8,050714405	1,819285595	1,177400488
	8,17	8,389965879	-0,219965879	-0,142356941
	9,12	7,250510481	1,869489519	1,209891332
	5,88	6,253822696	-0,373822696	-0,241929594
	6,3	6,767047373	-0,467047373	-0,302262496
	6,22	6,640198383	-0,420198383	-0,271942889
	5,49	6,541722801	-1,051722801	-0,680651209
	6,5	8,541921626	-2,041921626	-1,321485492
	6,61	6,137600828	0,472399172	0,305726059
	4,32	6,150241875	-1,830241875	-1,184491145
	7,37	7,31252572	0,05747428	0,037196054
	7,02	5,95311461	1,06688539	0,690464093
	8,25	6,187108593	2,062891407	1,33505666
	8,15	7,536094358	0,613905642	0,397305846
	8,72	6,68197113	2,03802887	1,318966189
	6,64	7,250674335	-0,610674335	-0,395214617
	8,1	6,397779818	1,702220182	1,101638401
	5,52	6,878846687	-1,358846687	-0,879414841
	9,37	8,940505127	0,429494873	0,277959367
	13,17	13,88406661	-0,714066609	-0,462127758
	6,67	7,081603706	-0,411603706	-0,266380609
	5,68	7,20735338	-1,52735338	-0,988468562
	5,22	6,92422315	-1,70422315	-1,102934677
	10,02	7,551977546	2,468022454	1,59724831
	8,16	8,280690234	-0,120690234	-0,07810799
	3,78	5,382877265	-1,602877265	-1,037345912
	6,48	7,735376936	-1,255376936	-0,812451559
	10,44	10,12327838	0,316721623	0,204975071
	7,65	6,965453564	0,684546436	0,44302297
	8,77	7,66227282	1,10772718	0,716895976
		7,432339866	-0,432339866	-0,279800583
	11,06	8,538169447	2,521830553	1,632071695
	9,02	10,58869219	-1,568692186	-1,015222102
	13,28	10,18909093	3,090909075	2,000366443
	9,27	8,764854579	0,505145421	0,326918691
	6,7	6,694088355	0,005911645	0,003825883
	6,69	7,007901197	-0,317901197	-0,205738464
	9,42	7,663144654	1,756855346	1,136997044
	7,24	7,234720287	0,005279713	0,003416911
	5,39	6,82000029	-1,43000029	-0,925463844
	5,61	5,226825738	0,383174262	0,247981716
	5,59	7,783540576	-2,193540576	-1,419609847
	6,57	8,089075345	-1,519075345	-0,983111205
	6,54	9,18686277	-2,64686277	-1,712989718
	4,23	8,626182483	-4,396182483	-2,84510987

В графе Предсказанное Y (Predicted Y) мы получили Y, рассчитанное по уравнению регрессии, т.е. Ŷ.

Отклонения расчетного значения Y от фактического показаны в графе Остатки. Проанализировав графу Стандартные остатки можно прийти к выводу, что предприятия № 29, 39, 50 демонстрируют большую рентабельность, чем в среднем по всем рассматриваемым предприятиям. А для предприятия № 49 характерна обратная ситуация – отрицательное отклонение от линии регрессии.

Рис.1

Рис.2 Диаграммы сравнения исходных данных показателя индекса снижения себестоимости продукции (Y) с рассчитанными с помощью линейной регрессионной модели =27,18+87,72∙X8

 

Заключение.

В ходе выполнения курсовой работы мы провели корреляционный и регрессионный анализ производственно-хозяйственной деятельности предприятий машиностроения (на примере производительности труда).

В данной курсовой работе были просчитаны частные, парные и множественные коэффициенты корреляции и дана их экономическая интерпретация. Кроме того, в ходе выполнения курсовой мы построили адекватную модель регрессии. В данной модели регрессии Производительность труда зависит от удельного веса покупных изделий, среднегодового фонда зарплаты труда и фондовооруженности труда. Мы получили следующее уравнение регрессии: = 3,09685344436198+ 4,347427313х1+ 0,0000552011501518525х2+ 0,290599647270874х3

Используя корреляционный и регрессионный анализ, мы выявили взаимосвязь между производительностью труда, удельным весом покупных изделий, среднегодовым фондом зарплаты труда, оборачиваемостью нормирующих оборотных средств и фондовооруженностью труда.