🗊Презентация Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель)

Категория: Математика
Нажмите для полного просмотра!
Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №1Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №2Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №3Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №4Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №5Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №6Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №7Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №8Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №9Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №10Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №11Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №12Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №13Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №14Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №15Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №16Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №17Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №18Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №19Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №20Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №21Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №22Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №23Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №24Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №25Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №26Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №27Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №28Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №29Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №30Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №31Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №32Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №33Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №34Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №35Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №36Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №37Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №38Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №39Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №40Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №41Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №42Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №43Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №44Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №45Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №46Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №47Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №48Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №49Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель), слайд №50
Скачать

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель). Доклад-сообщение содержит 50 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1


этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель)
Описание слайда:
этапы расчета прогнозных значений с помощью корреляционно-регрессионного анализа (многофакторная модель)

Слайд 2


Исходные данные
Описание слайда:
Исходные данные

Слайд 3


Исходные данные
Описание слайда:
Исходные данные

Слайд 4


Последовательность этапов После сбора информации и анализа исходных данных, первоначально необходимо произвести корреляционный анализ, путем построения матрицы коэффициентов парной корреляции, отражающей тесноту связи между показателями.
Описание слайда:
Последовательность этапов После сбора информации и анализа исходных данных, первоначально необходимо произвести корреляционный анализ, путем построения матрицы коэффициентов парной корреляции, отражающей тесноту связи между показателями.

Слайд 5


Последовательность этапов !!! Одним из условий регрессионной модели является предположение о функциональной независимости объясняющих переменных. Высокая корреляция между входными переменными модели (Х) множественной линейной регрессии называется мультиколлинеарностью. Мультиколлинеарность вызывает неустойчивость работы модели, когда коэффициенты регрессии сильно меняются даже при незначительном изменении исходных данных. Считают явление мультиколлинеарности в исходных данных установленным, если коэффициент парной корреляции между двумя переменными больше 0,8. Для борьбы с данным явлением используются различные методы, такие как исключение сильно коррелированных переменных, комбинирование переменных и др.
Описание слайда:
Последовательность этапов !!! Одним из условий регрессионной модели является предположение о функциональной независимости объясняющих переменных. Высокая корреляция между входными переменными модели (Х) множественной линейной регрессии называется мультиколлинеарностью. Мультиколлинеарность вызывает неустойчивость работы модели, когда коэффициенты регрессии сильно меняются даже при незначительном изменении исходных данных. Считают явление мультиколлинеарности в исходных данных установленным, если коэффициент парной корреляции между двумя переменными больше 0,8. Для борьбы с данным явлением используются различные методы, такие как исключение сильно коррелированных переменных, комбинирование переменных и др.

Слайд 6


Последовательность этапов Для проведения корреляционного анализа можно воспользоваться пакетом анализа MS Excel, выбрав вкладку «Данные» => «Анализ данных» => «Корреляция».
Описание слайда:
Последовательность этапов Для проведения корреляционного анализа можно воспользоваться пакетом анализа MS Excel, выбрав вкладку «Данные» => «Анализ данных» => «Корреляция».

Слайд 7


Последовательность этапов
Описание слайда:
Последовательность этапов

Слайд 8


Последовательность этапов Диалоговое окно «Корреляция»:
Описание слайда:
Последовательность этапов Диалоговое окно «Корреляция»:

Слайд 9


Последовательность этапов В диалоговом окне «Корреляция» выберите: 1. Входной интервал: все исходные данные, включая У и все факторы Х
Описание слайда:
Последовательность этапов В диалоговом окне «Корреляция» выберите: 1. Входной интервал: все исходные данные, включая У и все факторы Х

Слайд 10


Последовательность этапов В диалоговом окне «Корреляция» выберите: 3. Выходной интервал (выбираем любую свободную ячейку, чтобы расчеты были на текущей странице) 4. Нажимаем «ОК»
Описание слайда:
Последовательность этапов В диалоговом окне «Корреляция» выберите: 3. Выходной интервал (выбираем любую свободную ячейку, чтобы расчеты были на текущей странице) 4. Нажимаем «ОК»

Слайд 11


Последовательность этапов Результаты корреляционного анализа
Описание слайда:
Последовательность этапов Результаты корреляционного анализа

Слайд 12


Последовательность этапов На основе анализа матрицы оценок коэффициентов парной корреляции можно сделать вывод о том, что в рассматриваемом примере явления мультиколлинеарности не наблюдается, что свидетельствует об отсутствии функциональной зависимости между переменными.
Описание слайда:
Последовательность этапов На основе анализа матрицы оценок коэффициентов парной корреляции можно сделать вывод о том, что в рассматриваемом примере явления мультиколлинеарности не наблюдается, что свидетельствует об отсутствии функциональной зависимости между переменными.

Слайд 13


Последовательность этапов Далее необходимо провести регрессионный анализ, для этого можно воспользоваться пакетом анализа MS Excel, выбрав вкладку «Данные» => «Анализ данных» => «Регрессия».
Описание слайда:
Последовательность этапов Далее необходимо провести регрессионный анализ, для этого можно воспользоваться пакетом анализа MS Excel, выбрав вкладку «Данные» => «Анализ данных» => «Регрессия».

Слайд 14


Последовательность этапов
Описание слайда:
Последовательность этапов

Слайд 15


Последовательность этапов Диалоговое окно «Регрессия»:
Описание слайда:
Последовательность этапов Диалоговое окно «Регрессия»:

Слайд 16


Последовательность этапов В диалоговом окне «Регрессия» выберите: 1. Входной интервал У: фактические значения У из исходной таблицы
Описание слайда:
Последовательность этапов В диалоговом окне «Регрессия» выберите: 1. Входной интервал У: фактические значения У из исходной таблицы

Слайд 17


Последовательность этапов В диалоговом окне «Регрессия» выберите: 2. Входной интервал Х: значения всех факторов Х из исходной таблицы
Описание слайда:
Последовательность этапов В диалоговом окне «Регрессия» выберите: 2. Входной интервал Х: значения всех факторов Х из исходной таблицы

Слайд 18


Последовательность этапов В диалоговом окне «Регрессия» выберите: 3. Выходной интервал (выбираем любую свободную ячейку, чтобы расчеты были представлены на текущей странице) 4. Нажимаем «ОК»
Описание слайда:
Последовательность этапов В диалоговом окне «Регрессия» выберите: 3. Выходной интервал (выбираем любую свободную ячейку, чтобы расчеты были представлены на текущей странице) 4. Нажимаем «ОК»

Слайд 19


Последовательность этапов Результаты регрессионного анализа
Описание слайда:
Последовательность этапов Результаты регрессионного анализа

Слайд 20


Последовательность этапов Главная цель регрессионного анализа – это выявление существенных факторов (Х), влияющих на исследуемый показатель (У). Для того, чтобы определить, какие факторы являются существенными, необходимо сравнить полученные значения «t-статистика», которые дают более точную оценку значимости коэффициентов, с рассчитанным t-критерием Стьюдента.
Описание слайда:
Последовательность этапов Главная цель регрессионного анализа – это выявление существенных факторов (Х), влияющих на исследуемый показатель (У). Для того, чтобы определить, какие факторы являются существенными, необходимо сравнить полученные значения «t-статистика», которые дают более точную оценку значимости коэффициентов, с рассчитанным t-критерием Стьюдента.

Слайд 21


Последовательность этапов
Описание слайда:
Последовательность этапов

Слайд 22


Последовательность этапов Для того чтобы рассчитать t-критерий Стьюдента, необходимо воспользоваться в MS Excel функцией «СТЬЮДРАСПОБР».
Описание слайда:
Последовательность этапов Для того чтобы рассчитать t-критерий Стьюдента, необходимо воспользоваться в MS Excel функцией «СТЬЮДРАСПОБР».

Слайд 23


Последовательность этапов Рассчитанный t-критерий Стьюдента
Описание слайда:
Последовательность этапов Рассчитанный t-критерий Стьюдента

Слайд 24


Последовательность этапов Если |tстат. | < tкр. Ст. значит, рассматриваемый фактор не является статистически значимыми (то есть является несущественным). Если | tстат. |> tкр. Ст. значит, коэффициент является статистически значимыми (то есть является несущественным).
Описание слайда:
Последовательность этапов Если |tстат. | < tкр. Ст. значит, рассматриваемый фактор не является статистически значимыми (то есть является несущественным). Если | tстат. |> tкр. Ст. значит, коэффициент является статистически значимыми (то есть является несущественным).

Слайд 25


Последовательность этапов По результатам регрессионного анализа при сравнении расчётных значений с табличным значением t-критерия Стьюдента фактор Х1 является несущественным.
Описание слайда:
Последовательность этапов По результатам регрессионного анализа при сравнении расчётных значений с табличным значением t-критерия Стьюдента фактор Х1 является несущественным.

Слайд 26


Последовательность этапов Так как фактор Х1 является несущественным, следовательно, его необходимо исключить из анализа и провести регрессионный анализ с оставшимися факторами ЗАНОВО!!!
Описание слайда:
Последовательность этапов Так как фактор Х1 является несущественным, следовательно, его необходимо исключить из анализа и провести регрессионный анализ с оставшимися факторами ЗАНОВО!!!

Слайд 27


Последовательность этапов Результаты заново проведенного регрессионного анализа
Описание слайда:
Последовательность этапов Результаты заново проведенного регрессионного анализа

Слайд 28


Последовательность этапов Далее заново определяем какие факторы являются существенными, путем сравнения полученных значений «t-статистика» с рассчитанным t-критерием Стьюдента.
Описание слайда:
Последовательность этапов Далее заново определяем какие факторы являются существенными, путем сравнения полученных значений «t-статистика» с рассчитанным t-критерием Стьюдента.

Слайд 29


Последовательность этапов Заново пересчитываем t-критерий Стьюдента, воспользовавшись в MS Excel функцией «СТЬЮДРАСПОБР».
Описание слайда:
Последовательность этапов Заново пересчитываем t-критерий Стьюдента, воспользовавшись в MS Excel функцией «СТЬЮДРАСПОБР».

Слайд 30


Последовательность этапов Рассчитанный t-критерий Стьюдента
Описание слайда:
Последовательность этапов Рассчитанный t-критерий Стьюдента

Слайд 31


Последовательность этапов По результатам повторного регрессионного анализа при сравнении расчётных значений с табличным значением t-критерия Стьюдента все факторы является существенным.
Описание слайда:
Последовательность этапов По результатам повторного регрессионного анализа при сравнении расчётных значений с табличным значением t-критерия Стьюдента все факторы является существенным.

Слайд 32


Последовательность этапов Также результатом регрессионного анализа являются рассчитанные коэффициенты уравнения регрессии.
Описание слайда:
Последовательность этапов Также результатом регрессионного анализа являются рассчитанные коэффициенты уравнения регрессии.

Слайд 33


Последовательность этапов Таким образом, уравнение регрессии имеет следующий вид: У = 22737,59 + 0,005 * Х2 – 865,653 * Х3 Прогнозные значения Y определяются путём последовательной подстановки в эту модель значений факторов Х2 и Х3, взятых для каждого момента времени t.
Описание слайда:
Последовательность этапов Таким образом, уравнение регрессии имеет следующий вид: У = 22737,59 + 0,005 * Х2 – 865,653 * Х3 Прогнозные значения Y определяются путём последовательной подстановки в эту модель значений факторов Х2 и Х3, взятых для каждого момента времени t.

Слайд 34


Последовательность этапов Для прогнозирования значений факторов Х2 и Х3 необходимо использовать метод прогнозной экстраполяции.
Описание слайда:
Последовательность этапов Для прогнозирования значений факторов Х2 и Х3 необходимо использовать метод прогнозной экстраполяции.

Слайд 35


Последовательность этапов Построение графика исходного временного ряда для фактора Х2.
Описание слайда:
Последовательность этапов Построение графика исходного временного ряда для фактора Х2.

Слайд 36


Последовательность этапов Выбор типа тренда.
Описание слайда:
Последовательность этапов Выбор типа тренда.

Слайд 37


Последовательность этапов Более точные значения прогнозируемой переменной можно получить, если воспользоваться Линейным уравнением линии тренда (так как R^2 принимает максимальное значение по сравнению с другими).
Описание слайда:
Последовательность этапов Более точные значения прогнозируемой переменной можно получить, если воспользоваться Линейным уравнением линии тренда (так как R^2 принимает максимальное значение по сравнению с другими).

Слайд 38


Последовательность этапов
Описание слайда:
Последовательность этапов

Слайд 39


Последовательность этапов Рассчитаем прогнозные значения фактора Х2
Описание слайда:
Последовательность этапов Рассчитаем прогнозные значения фактора Х2

Слайд 40


Последовательность этапов Прогнозные значения фактора Х2
Описание слайда:
Последовательность этапов Прогнозные значения фактора Х2

Слайд 41


Последовательность этапов Построение графика исходного временного ряда для фактора Х3.
Описание слайда:
Последовательность этапов Построение графика исходного временного ряда для фактора Х3.

Слайд 42


Последовательность этапов Выбор типа тренда.
Описание слайда:
Последовательность этапов Выбор типа тренда.

Слайд 43


Последовательность этапов Более точные значения прогнозируемой переменной можно получить, если воспользоваться Полиномиальным уравнением линии тренда (так как R^2 принимает максимальное значение по сравнению с другими).
Описание слайда:
Последовательность этапов Более точные значения прогнозируемой переменной можно получить, если воспользоваться Полиномиальным уравнением линии тренда (так как R^2 принимает максимальное значение по сравнению с другими).

Слайд 44


Последовательность этапов
Описание слайда:
Последовательность этапов

Слайд 45


Последовательность этапов Рассчитаем прогнозные значения фактора Х3
Описание слайда:
Последовательность этапов Рассчитаем прогнозные значения фактора Х3

Слайд 46


Последовательность этапов Прогнозные значения фактора Х3
Описание слайда:
Последовательность этапов Прогнозные значения фактора Х3

Слайд 47


Последовательность этапов После определения прогнозных значений факторов Х2 и Х3, рассчитаем прогнозные значения исследуемой характеристики У, путем подставления в уравнение регрессии, полученных значений.
Описание слайда:
Последовательность этапов После определения прогнозных значений факторов Х2 и Х3, рассчитаем прогнозные значения исследуемой характеристики У, путем подставления в уравнение регрессии, полученных значений.

Слайд 48


Последовательность этапов
Описание слайда:
Последовательность этапов

Слайд 49


Последовательность этапов
Описание слайда:
Последовательность этапов

Слайд 50


Последовательность этапов Таким образом, прогнозные значения исследуемой характеристики У на последующие два месяца равны 16 978,32 и 17 222,95.
Описание слайда:
Последовательность этапов Таким образом, прогнозные значения исследуемой характеристики У на последующие два месяца равны 16 978,32 и 17 222,95.

Скачать

Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию