Задание на курсовой проект. Вариант 8

Задание на курсовой проект.
Вариант 8
Работу выполнить в прграмме Statistica (или в Mathcad.)
Построить многофакторную регрессионную модель ООО"Медтехника".
Разработку и исследование модели выполнить по следующим этапам:
1) Априорное исследование проблемы.
2) Формирование перечня факторов и их логический анализ.
3) Сбор исходныхных данных и их первичная обработка.
4) Построение модели регрессии.
5) Оценка функции регрессии.
6) Отбор главных факторов.
7) Проверка адекватности модели.
8) Анализ результатов моделирования.
9)Построение прогноза на основе полученной модели.
Рассматриваемые показатели для 50 предприятий согласно варианту №7.
(данные в прикрепленных файлах)
Y2- снижение себестоимости продукции
X4 - трудоёмкость единицы продукции
X5- удельный вес рабочих
X6- удельный вес покупных изделий
X7- коэффициент сменности оборудования
X9- удельный вес потерь от брака
Последовательность выполнеия работы.
1 глава.
1)На основе параметров сделать линейные модели и множественную
регрессию. Построить модель, рассчитать "вручную" коэффициенты, затем
рассчитать в программе statistica (или mathcad , на выбор, где удобнее) и
сравнить методом наименьших квадратов.
Оценить параметры, сделать регрессионный анализ ( коэффициенты и
ошибки).
Произвести корреляционный анализ , установить типы связей между
факторами (X).Расчитать матрицу по Пирсону, определить взаимодействие
факторов(X) друг с другом.
2) Произвести анализ тесноты взаимосвязанных факторов (X) с зависимой
переменной(Y) . Оценка статистической значимости коэффициента
уравнения регрессии (Т-критерий Стьюдента).Анализ факторов на
управляемость (5 факторов Х). Если можно объяснить с меньшим числом
факторов, то можно исключить некоторые.
3) Исследование целесообразности исключения факторов и модели
( исследование модели с помощью критерия Фишера, дисперсионный
анализ, S2 коэфф. детерминации, коэфф. вариации, коэфф.эластичности.)
Произвести анализ .Сделать интерпретацию результатов по построенным
моделям, выбрать лучшую модель, построить график, сделать вывод.
Прогнозирование модели.
1) Описать цели, задачи исследования модели.
2) Логический отбор видов аппроксимирующих функций (метод наименьших
квадратов). Подобрать аппроксимирующую кривую (полином и линию
треда).Построить прогноз.
Оценка параметров модели (коэфф. модели).
Записать окончательную модель.
Интерпритация модели.
Адекватность моделирования.
Вывод.