Корреляционный анализ в торговой деятельности
Автор работы: Пользователь скрыл имя, 15 Мая 2013 в 08:34, курсовая работа
Описание работы
Корреляционный анализ — метод обработки статистических данных, с помощью которого измеряется теснота связи между двумя или более переменными. Корреляционный анализ тесно связан с регрессионным анализом (также часто встречается термин «корреляционно-регрессионный анализ», который является более общим статистическим понятием), с его помощью определяют необходимость включения тех или иных факторов в уравнение множественной регрессии, а также оценивают полученное уравнение регрессии на соответствие выявленным связям.
Содержание работы
ВВЕДЕНИЕ 3
1. Постановка задачи 5
2. Применение методов корреляционного анализа 7
2.1. Оценки числовых характеристик X и Y. 7
2.2. Регрессионные модели 9
2.2.1.Линейная функция 9
2.2.2.Парабола 11
2.3.Определение доверительного интервала 12
2.4.Определение толерантного интервала 14
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 15
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 16
Файлы: 1 файл
Исправленный Курсовая.docx
— 153.67 Кб (Скачать файл)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
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
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
- Гмурман В.С. Теория вероятностей и математическая статистика. – М.: «Высшее образование», 2008. – 405 с.
- Колемаев В. А., Калинина В. Н. Теория вероятностей и математическая статистика. – М.: «ИНФРА-М», 1997. – 302 с.
- Маслов В.Н. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное пособие. – ВВАГС, 1999. – 107 с.