Автоматизированный корреляционнорегрессионный анализ взаимосвязи статистических данных в среде MS Excel.

1. Постановка задачи
Корреляционнорегрессионный анализ взаимосвязи признаков является составной частью проводимого статистического исследования и частично использует результаты Лабораторной работы № 1.
В Лабораторной работе № 2 изучается взаимосвязь между факторным признаком Среднегодовая стоимость основных производственных фондов (признак Х) и результативным признаком Выпуск продукции (признак Y), значениями которых являются исходные данные Лабораторной работы № 1 после исключения из них аномальных значений.

Номер предприятия Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, млн.руб. Выпуск продукции, млн. руб.
1 152.00 154.50
2 180.50 169.50
3 186.50 189.00
4 197.00 210.00
5 125.00 105.00
6 207.50 180.00
7 213.50 243.00
8 158.00 165.00
9 195.50 193.50
10 227.00 241.50
12 249.50 255.00
13 188.00 201.00
14 207.50 219.00
15 239.00 265.50
16 275.00 285.00
17 203.00 192.00
18 225.50 228.00
19 177.50 142.50
20 228.50 195.00
21 255.50 262.50
22 173.00 148.50
23 135.50 139.50
24 233.00 223.50
25 207.50 195.00
26 192.50 184.50
27 147.50 120.00
28 201.50 187.50
29 234.50 205.50
31 222.50 195.00
32 161.00 174.00

В процессе статистического исследования необходимо решить ряд задач.
1.Установить наличие стохастической связи между факторным признаком Х и результативным признаком Y:
а) графическим методом;
б) методом сопоставления параллельных рядов.
2.Установить наличие корреляционной связи между признаками Х и Y методом аналитической группировки.
3.Оценить тесноту связи признаков Х и Y на основе:
а) эмпирического корреляционного отношения η;
б) линейного коэффициента корреляции r.
Сравнить значения η и r и сделать вывод о возможности линейной связи между признаками Х и Y.
4.Построить однофакторную линейную регрессионную модель связи признаков Х и Y, используя инструмент Регрессия надстройки Пакет анализа, и рассчитать доверительные интервалы коэффициентов уравнения линейной регрессии.
Построить теоретическую линию регрессии.
Дать экономическую интерпретацию коэффициента регрессии.
Рассчитать коэффициент эластичности и дать его экономическую интерпретацию.
5.Найти наиболее адекватное нелинейное уравнение регрессии с помощью средств инструмента Мастер диаграмм. Построить для этого уравнения теоретическую кривую регрессии.
II. Рабочий файл с результативными таблицами и графиками.
Распечатка рабочего файла
III. Выводы по результатам выполнения лабораторной работы.

Задача 1.....................3
Задача 2.....................4
Задача 3.....................4
Задача 4.....................5
Задача 5.....................6

1.Компьютерные технологии экономико-математического моделирования: Учебн. пособие для вузов / Д.М. Дайитбегов, И.В. Орлова. М.: ЮНИТИ, 2001.
2.Орлова И.В. Экономико-математические методы и модели. Выполнение расчетов в среде EXCEL / Практикум: Учебное пособие для вузов. М.: ЗАО «Финстатинформ», 2000.136с.
3.Экономико-математические методы и прикладные модели: Учебн. пособие для вузов / В.В. Федосеев, А.Н. Гармаш, Д.М, Дайитбегов, И.В. Орлова, В.А. Половников. М.: ЮНИТИ, 1999. - 391 с.
4.Айвазян С.Л., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, 1974.
5.Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998.
6.Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ, М.: Физматгиз, 1963.
7.Джонстон Дж. Эконометрические методы. М.: Статистика, 1980. 444с.
8.Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: ИНФРА-М, 1997.
9.Магнус Я.Р., Катышев П.К., Персецкий АЛ. Эконометрика. Начальный курс. М.: Дело, 1997. 248 с.
10.Многомерный статистический анализ в экономике /Под ред. В.Н. Тамашевича. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999.