Страница: 3 из 4 <-- предыдущая следующая --> | Перейти на страницу: |
Розничная цена Х4 | Критерий серий | Критерий инверсий |
35,19 | - | 6 |
80 | + | 11 |
23,31 | - | 0 |
80 | + | 10 |
Продолжение таблицы 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 |
ьПроверка гипотезы о нормальном законе распределения выборки с применением критерия. Разобьем выборку на интервалы группировки длиной0,4*среднеквадратичное отклонение= 9,453349234 . Получим следующее количество интервалов группировкиразмах/длина интервала= 5 .Все данные о границах интервалов, теоретических и эмпирических частотах приведены в таблице 2.10.
Таблица 2.10 – Критерий.
Интервалы группировки | Теоретическая частота | Расчетная частота |
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 |
Результирующее значение критерия 3,27644E-33 значительно меньше табличного 12,6 – следовательно, гипотеза о нормальности закона распределения принимается с уровнем значимости 0,05 .
2.6 Исследование выборки по коэффициенту удовлетворения условий розничных торговцев (Х5).
ьМатематическое ожидание (арифметическое среднее) 1,937619048.
ьДоверительный интервал для математического ожидания (1,390131506; 2,485106589).
ьДисперсия (рассеивание) 1,446569048.
ьДоверительный интервал для дисперсии (0,889023998; 3,167669447).
ьСредне квадратичное отклонение (от среднего) 1,202733989.
ьМедиана выборки 1,75.
ьРазмах выборки 4,11.
ьАсимметрия (смещение от нормального распределения) -- 0,527141402.
ьЭксцесс выборки (отклонение от нормального распределения)
- 0,580795634.
ьКоэффициент вариации (коэффициент представительности среднего) 62%.
ьПроверка статистической независимости выборки (проверка наличия тренда) методом критерия серий. Результаты проверки представлены в таблице 2.11 (2-й столбец). Сумма серий равняется 13. Поскольку данное значение попадает в доверительный интервал (табличные значения) от 5 до 15, следовательно, гипотеза о статистической независимости и отсутствии тренда подтверждается.
ьПроверка статистической независимости выборки (проверка наличия тренда) методом критерия инверсий. Количество инверсий представлено в таблице 2.11 (3-й столбец). Сумма инверсий равняется 80. Поскольку данное значение попадает в доверительный интервал (табличные значения) от 64 до 125, следовательно, гипотеза о статистической независимости и отсутствии тренда подтверждается.
Таблица 2.11 – Критерии серий и инверсий.
Розничная цена Х4 | Критерий серий | Критерий инверсий |
2,08 | + | 12 |
1,09 | - | 5 |
2,28 | + | 12 |
1,44 | - | 6 |
1,75 | + | 8 |
1,54 | - | 6 |
Продолжение таблицы 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 |
ьПроверка гипотезы о нормальном законе распределения выборки с применением критерия. Разобьем выборку на интервалы группировки длиной0,4*среднеквадратичное отклонение= 0,481093595 . Получим следующее количество интервалов группировкиразмах/длина интервала= 8 .Все данные о границах интервалов, теоретических и эмпирических частотах приведены в таблице 2.12.
Таблица 2.12 – Критерий.
Интервалы группировки | Теоретическая частота | Расчетная частота |
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 |
Результирующее значение критерия 0,066231679 значительно меньше табличного 12,6 – следовательно, гипотеза о нормальности закона распределения принимается с уровнем значимости 0,05 .
| 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 |
Гипотеза о нулевой корреляции принимается при –1,96
3.2 Регрессионный анализ.
Для построения математической модели выдвинем гипотезу о наличии линейной зависимости между прибылью (иначе Y) и факторами на нее влияющими (Х1, Х2, Х3, Х4, Х5). Следовательно, математическая модель может быть описана уравнением вида:
, (3.1)
где
- линейно-независимые постоянные коэффициенты.
Для их отыскания применим множественный регрессионный анализ. Результаты регрессии сведены в таблицы 3.2 – 3.4.
Таблица 3.2.-Регрессионная статистика.
Множественный R | 0,609479083 |
R-квадрат | 0,371464753 |
Нормированный R-квадрат | 0,161953004 |
Стандартная ошибка | 24,46839969 |
Наблюдения | 21 |
Таблица 3.3. –Дисперсионная таблица.
| Степени свободы | SS | MS | F | Значимость F |
Регрессия | 5 | 5307,504428 | 1061,500886 | 1,773002013 | 0,179049934 |
Остаток | 15 | 8980,538753 | 598,7025835 |
| |
Итого | 20 | 14288,04318 |
| | |
Страница: 3 из 4 <-- предыдущая следующая --> | Перейти на страницу: |
© 2007 ReferatBar.RU - Главная | Карта сайта | Справка |