Проведем корреляционно-регрессионный анализ величины оборотных средств, используя моменты случайно величины.
Исходные данные и расчетные показатели для корреляционно-регрессионного анализа оборотных средств в тыс. руб. приведены в таблице
1. Выручка (Х) 200,9 348,6 575,3 298,2 2. Оборотные средства (У) 606,1 325,6 349,8 470,7 3. Оборотные средства расчетные (Ур) 533,310 442,449 302,988 473,454 4. Отклонение (У-Ур) 72,790 -116,849 46,812 -2,753 5. У-Уср 168,050 -112,450 -88,250 32,650
Уср = 438,050 тыс. руб.
∑ (У — Уср)^2 =49 739,890 тыс. руб.
Индекс корреляции = -0,758
Данное значение индекса парной корреляции отражает тесную обратную связь между величиной выручки от реализации и объемом оборотных средств.
Коэффициент детерминации = 57,5%
Это значит, что величина оборотных средств на 57,5% зависит от выручки от реализации, а остальные 42,5% - это влияние других факторов, не учтенных в модели.
Однофакторная прямолинейная корреляционно-регрессионная модель будет иметь вид:
Ур = 656,900 — 0,615х
Заключение
Цели, поставленные во введении, выполнены:
проведено описание математического аппарата, методик и проведение практического расчета моментов распределения случайных величин для показателей социально-экономического развития РФ;
вычислены характеристики распределению территорий РФ по уровню среднедушевых ежемесячных расходов населения;
проведен корреляционно-регрессионного анализ величины оборотных средств и построена прямолинейная корреляционно-регрессионная модель.
Список литературы
Гусаров
В. М. Статистика: Учеб. пособие для вузов. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. 463с.
Гусев Н. Ю. Статистика: основы методологии. — М.: Экономика, 1996. 286 стр.
Драйпер Н., Смит Г. «Прикладной регрессионный анализ: в 2 — х книгах» — М., 1987
www.gks.ru — Федеральное агентство Федеральной статистики.
