Корреляционный анализ в торговой деятельности

Построим график:

2.4.Определение толерантного интервала

Толерантный интервал определяется по формуле:

Найдем толерантный интервал, при p=0,92 и 1- =0,96.

Квантиль находим по таблице «Функция стандартного нормального распределения».

;

Тогда толерантный интервал, зависящий от p=0,92 и 1- =0,96, при     =3 для индивидуального значения в случае выбора линейной регрессионной модели будет равен:

А в случае выбора параболической регрессионной модели, толерантный интервал будет равен:

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

На основе выборки из генеральной  совокупности были произведены расчеты  для выявления взаимосвязи между  отклонением стоимости товара и  изменением числа продаж. Расчеты  были произведены с помощью методов  корреляционного и регрессионного анализов.

Сначала были найдены оценки математического ожидания, дисперсии, среднего квадратичного отклонения и коэффициента корреляции. Результаты вычислений показали наличие сильной  связи.

Затем были построены графики  линейной и нелинейной (парабола) функций. Линейная функция была выбрана для  выражения эмпирического уравнения  регрессии, был высчитан доверительный  интервал. Также был найден толерантный  интервал для p=0,92.

Таким образом, на основе анализа  исходных данных можно с выше указанной  вероятностью утверждать, что при  условии, что при увеличении цены на новый товар на 3 процента (от трех вторых себестоимости товара), изменение количества продаж, в случае выбора линейной регрессионной модели, будет находиться в интервале от -0,87 до -11,37  или, в случае выбора параболической регрессионной модели, от -0,89 до -12,37.

СПИСОК  ЛИТЕРАТУРЫ

1. Гмурман В.С. Теория вероятностей и математическая статистика. – М.: «Высшее образование», 2008. – 405 с.
2. Колемаев В. А., Калинина В. Н. Теория вероятностей и математическая статистика. – М.: «ИНФРА-М», 1997. – 302 с.
3. Маслов В.Н. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное пособие. – ВВАГС, 1999. – 107 с.