Исходные данные.

Задание 1. Регрессионно-корреляционный анализ.

Задание 2. Факторный анализ.

Задание 3. Компонентный анализ.

Задание 4. Дискриминаторный анализ и оптимальная группировка объектов.

Задание 1. Регрессионно-корреляционный анализ.

Уравнение регрессии ищем в виде:

Используем автоматизированное вычисление множественного линейного уравнения связи (регрессии) с помощью EXCEL.

Получаем уравнение множественной связи:

Из уравнения видно, что основным признаком, определяющим уровень снижения себестоимости продукции является повышение трудоемкости единицы продукции. Изменение трудоемкости единицы продукции на 1% изменяет индекс себестоимости продукции на 4,2447 процентных пункта, что говорит об общей недостаточной организованности производства.

Наиболее заметным признаком - фактором удорожания продукции является удельный вес покупных изделий в общих затратах на производство. Повышение доли этих затрат на один пункт (0,01) увеличивает индекс динамики себестоимости на 1,16%.

Значимость уравнения регрессии в целом оцениваем посредством F-критерия. По результатам дисперсионного анализа имеем

.

По таблице для уровня значимости = 0,05, к1 = 4, к2 = 20 - 4 - 1 = 15 находим . Так как , делаем вывод о значимости уравнения множественной регрессии.

Оценим тесноту связи признака-результата с признаками-регрессорами с помощью коэффициента множественной детерминации R2. По результатам регрессионной статистики R2 = 0,49 - это означает, что 49 % вариации результативного признака объясняется вариацией факторных переменных, т.е. полученное уравнение не достаточно хорошо описывает изучаемую взаимосвязь между факторами.

желательно дополнительное форматирование документа