Информатика и выч. техника \ Автоматизация принятия управленческих решений

Анализ значения изучаемого экономического показателя (количество претензий и рекламаций на проданную продукцию) во времени с помощью статического метода управления и приемов корреляционно-регрессионного анализа, страница 2

Перед тем, как рассчитать матрицу коэффициентов парной корреляции, введем формулу:

          Ryx = 1/N*∑3 / (корень(∑1/N)*корень(∑2/N))                                                                                                                           (1)

Все полученные значения запишем в матрицу и получим:

Таблица 3 – Матрица парных коэффициентов корреляции

Y

X1

X2

X3

X4

X5

Y

1

X1

0,53

1

X2

0,20

-0,77

1

X3

0,6

0,08

0,05

1

X4

0,31

0,11

0,04

0,04

1

X5

0,23

0,27

0,16

0,21

-0,14

1

Поочередно заменяя значения графы X  в таблице 2 расчета коэффициентов корреляции исходными данными по остальным факторам, получаем коэффициенты  корреляции показателя Yсо всеми факторами (первый столбец данных матрицы парных коэффициентов корреляции).

Интерпритация. Значение коэффициентов парной корреляции є (-1;1) –  его «+» означает прямую связь, «-» говорит об обратной связи. Чем ближе R=│1│, тем теснее связь, она достаточно сильна если R >│0,7│ и слабой если R <│0,4│.

Мультиколлениарность. Многие факторы имеют между собой тесную зависимость. Это явление называется мультиколлениарное. Считается, что это явление в исходных данных установлено, если R между двумя факторами >│0,8│. Чтобы избавиться от мультиколлениарности в модель включают только 1 из линейно связанных факторов, тот, который в большей степени связан с зависимой переменной.

1.  Х1, Х2, Х3, Х4, Х5 – факторы, которые имеют прямую связь.

2.  Факторы Х2, Х4, Х5 слабо связаны с результативным показателем, т.к. их коэффициент корреляции – (0,20, 0,31 и 0,23 соответственно); факторы Х1, Х3 имеют достаточно высокую степень связи с результативным показателем, их коэффициент корреляции – (0,53 и 0,6 соответственно).

3.  Проверка на мультиколлениарность. Факторы Х2, Х4, Х5 исключаются, т.к. коэффициент корреляции меньше 0,4.

Следовательно, можно сделать вывод, что наибольшее прямое влияние на количество претензий и рекламаций на проданную продукцию оказывают такие факторы как цена (Х1) и сроки поставки (Х3).

Определим регрессионную зависимость. Для этого активируем команду в Excel – Сервис-Анализ данных, выберем инструмент Регрессия и заполняем поля окна Регрессия. Устанавливаем флажок – Метки в 1-ой строке, выбираем параметр ввода – Новый лист.

Таблица 4 – Регрессионная статистика

Скачать файл