Курсовая работа: Экономико-статистический анализ цен
 ,
следовательно, модель в
целом признаётся значимой.
Ошибка аппроксимации:
 %
Так как ошибка
аппроксимации превышает 7 % следовательно данную ошибку аппроксимации следует
считать не подходящей в качестве критерия выбора параметризированного
уравнения.
3.3 Корреляционно-регресионный
анализ
Таблица 9
Исходные данные
| Месяц |
Цена принтера, тыс.руб. |
Объём продаж, тыс.руб. |
Цена конкурентов, тыс. руб. |
| январь |
4,42 |
146,64 |
5,13 |
| февраль |
4,42 |
41,36 |
5,13 |
| март |
4,42 |
109,04 |
5,13 |
| апрель |
4,42 |
127,84 |
5,13 |
| май |
4,42 |
37,6 |
5,12 |
| июнь |
4,42 |
27,8 |
5,12 |
| июль |
4,42 |
18,8 |
4,44 |
| август |
4,42 |
22,56 |
4,44 |
| сентябрь |
4,42 |
75,2 |
5,10 |
| октябрь |
4,42 |
105,28 |
5,13 |
| ноябрь |
4,42 |
86,48 |
5,13 |
| декабрь |
4,44 |
244,40 |
5,14 |
Факторным признаком будет
являться цена, так как она влияет на объём продаж; другим факторным признаком
будет цена конкурентов, так как она также влияет на объём продаж,
результативным признаком будет являться объём продаж.
Для определения уравнения
регрессии необходимо сделать вспомогательные расчёты. В результате проведения
дополнительных расчётов и решения системы нормальных уравнений получились
следующие коэффициенты регрессии:
ао= 35448,930;
а1= 7929,866;
а2= 94,305
Окончательное уравнение
регрессии приняло следующий вид:
Y=35448,930+7929,866*x1-94,305*x2
При отсутствии влияния со
стороны факторных признаков, учтённых в данной модели, значение результативного
признака будет составлять – 35448,930 тыс.руб. При изменении собственных цен на
1 тыс.руб. произойдёт изменение объёма продаж в ту же сторону на 7929,866
тыс.руб., а при изменении цен конкурентов на 1 тыс.руб. следует ожидать
изменение объёма продаж на 94,305 тыс.руб.
Далее, я определила
следующие коэффициенты:
1.
Парные
коэффициенты корреляции:
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11 |
