Исходные данные для выполнения задания №1. 3 страница

Номер магазина	Объем продаж по дням недели, тыс. руб.
Пон.	Вт.	Ср.	Чт.	Пт.	Суб.	Вс.
	53,000	45,000	37,000	61,000	43,000	50,000	50,000
	50,000	56,000	49,000	35,000	42,000	54,000	39,000
	51,000	45,000	42,000	44,000	50,000	56,000	53,000
	67,000	54,000	41,000	56,000	57,000	59,000	61,000
	71,000	53,000	61,000	58,000	52,000	79,000	55,000

Вариант №9.

Номер магазина	Объем продаж по дням недели, тыс. руб.
Пон.	Вт.	Ср.	Чт.	Пт.	Суб.	Вс.
	36,000	68,000	53,000	39,000	56,000	63,000	41,000
	53,000	51,000	40,000	64,000	52,000	57,000	45,000
	47,000	57,000	55,000	72,000	51,000	76,000	69,000
	37,000	39,000	50,000	54,000	56,000	64,000	49,000
	51,000	56,000	58,000	61,000	69,000	64,000	40,000

Вариант №10.

Номер магазина	Объем продаж по дням недели, тыс. руб.
Пон.	Вт.	Ср.	Чт.	Пт.	Суб.	Вс.
	57,000	58,000	56,000	63,000	53,000	43,000	49,000
	28,000	57,000	53,000	46,000	45,000	41,000	52,000
	58,000	51,000	49,000	54,000	52,000	44,000	67,000
	60,000	69,000	51,000	45,000	64,000	56,000	48,000
	57,000	38,000	69,000	48,000	51,000	71,000	49,000

Вариант № 11

Номер магазина	Объем продаж по дням недели, тыс. руб.
Пон.	Вт.	Ср.	Чт.	Пт.	Суб.	Вс.
	35,000	46,000	50,000	39,000	46,000	48,000	34,000
	37,000	47,000	42,000	47,000	48,000	48,000	50,000
	44,000	37,000	42,000	42,000	42,000	40,000	47,000
	49,000	52,000	40,000	46,000	45,000	38,000	47,000
	43,000	55,000	44,000	51,000	49,000	43,000	37,000

Вариант № 12.

Номер магазина	Объем продаж по дням недели, тыс. руб.
Пон.	Вт.	Ср.	Чт.	Пт.	Суб.	Вс.
	40,000	35,000	43,000	43,000	48,000	43,000	37,000
	44,000	37,000	42,000	42,000	42,000	40,000	47,000
	43,000	55,000	44,000	51,000	49,000	43,000	37,000
	49,000	45,000	44,000	45,000	39,000	45,000	47,000
	50,000	55,000	46,000	51,000	52,000	53,000	43,000

Вариант № 13.

Номер магазина	Объем продаж по дням недели, тыс. руб.
Пон.	Вт.	Ср.	Чт.	Пт.	Суб.	Вс.
	40,000	35,000	43,000	43,000	48,000	43,000	37,000
	44,000	37,000	42,000	42,000	42,000	40,000	47,000
	42,000	39,000	39,000	44,000	37,000	46,000	45,000
	49,000	45,000	44,000	45,000	39,000	45,000	47,000
	47,000	46,000	41,000	41,000	44,000	40,000	41,000

Вариант № 14.

Номер магазина	Объем продаж по дням недели, тыс. руб.
Пон.	Вт.	Ср.	Чт.	Пт.	Суб.	Вс.
	45,000	41,000	43,000	34,000	38,000	39,000	34,000
	42,000	39,000	39,000	44,000	37,000	46,000	45,000
	44,000	42,000	48,000	53,000	43,000	42,000	45,000
	47,000	46,000	41,000	41,000	44,000	40,000	41,000
	51,000	44,000	42,000	47,000	48,000	50,000	45,000

Вариант № 15.

Номер магазина	Объем продаж по дням недели, тыс. руб.
Пон.	Вт.	Ср.	Чт.	Пт.	Суб.	Вс.
	37,000	42,000	39,000	45,000	45,000	41,000	32,000
	35,000	47,000	42,000	39,000	46,000	43,000	37,000
	52,000	59,000	41,000	43,000	53,000	46,000	41,000
	44,000	42,000	48,000	53,000	43,000	42,000	45,000
	45,000	52,000	49,000	36,000	44,000	41,000	39,000

Вариант № 16.

Номер магазина	Объем продаж по дням недели, тыс. руб.
Пон.	Вт.	Ср.	Чт.	Пт.	Суб.	Вс.
	39,000	38,000	40,000	48,000	37,000	33,000	42,000
	37,000	52,000	51,000	48,000	56,000	73,000	58,000
	45,000	52,000	49,000	36,000	44,000	41,000	39,000
	43,000	55,000	34,000	49,000	59,000	51,000	66,000
	52,000	59,000	41,000	43,000	53,000	46,000	41,000

Вариант № 17.

Номер магазина	Объем продаж по дням недели, тыс. руб.
Пон.	Вт.	Ср.	Чт.	Пт.	Суб.	Вс.
	53,000	66,000	57,000	70,000	55,000	69,000	47,000
	55,000	43,000	59,000	54,000	51,000	67,000	73,000
	43,000	55,000	34,000	49,000	59,000	51,000	66,000
	50,000	33,000	44,000	67,000	55,000	60,000	65,000
	62,000	43,000	50,000	42,000	56,000	47,000	55,000

Вариант № 18.

Номер магазина	Объем продаж по дням недели, тыс. руб.
Пон.	Вт.	Ср.	Чт.	Пт.	Суб.	Вс.
	62,000	43,000	50,000	42,000	56,000	47,000	55,000
	53,000	45,000	37,000	61,000	43,000	50,000	50,000
	55,000	43,000	59,000	54,000	51,000	67,000	73,000
	67,000	54,000	41,000	56,000	57,000	59,000	61,000
	61,000	70,000	55,000	57,000	45,000	41,000	51,000

Вариант № 19.

Номер магазина	Объем продаж по дням недели, тыс. руб.
Пон.	Вт.	Ср.	Чт.	Пт.	Суб.	Вс.
	37,000	39,000	50,000	54,000	56,000	64,000	49,000
	50,000	56,000	49,000	35,000	42,000	54,000	39,000
	51,000	45,000	42,000	44,000	50,000	56,000	53,000
	47,000	57,000	55,000	72,000	51,000	76,000	69,000
	53,000	51,000	40,000	64,000	52,000	57,000	45,000

Вариант № 20.

Номер магазина	Объем продаж по дням недели, тыс. руб.
Пон.	Вт.	Ср.	Чт.	Пт.	Суб.	Вс.
	36,000	68,000	53,000	39,000	56,000	63,000	41,000
	57,000	58,000	56,000	63,000	53,000	43,000	49,000
	47,000	57,000	55,000	72,000	51,000	76,000	69,000
	37,000	39,000	50,000	54,000	56,000	64,000	49,000
	28,000	57,000	53,000	46,000	45,000	41,000	52,000

Вариант № 21.

Номер магазина	Объем продаж по дням недели, тыс. руб.
Пон.	Вт.	Ср.	Чт.	Пт.	Суб.	Вс.
	37,000	47,000	42,000	47,000	48,000	48,000	50,000
	28,000	57,000	53,000	46,000	45,000	41,000	52,000
	43,000	55,000	44,000	51,000	49,000	43,000	37,000
	49,000	52,000	40,000	46,000	45,000	38,000	47,000
	57,000	38,000	69,000	48,000	51,000	71,000	49,000

Вариант № 22

Номер магазина	Объем продаж по дням недели, тыс. руб.
Пон.	Вт.	Ср.	Чт.	Пт.	Суб.	Вс.
	40,000	35,000	43,000	43,000	48,000	43,000	37,000
	37,000	47,000	42,000	47,000	48,000	48,000	50,000
	43,000	55,000	44,000	51,000	49,000	43,000	37,000
	50,000	55,000	46,000	51,000	52,000	53,000	43,000
	36,000	68,000	53,000	39,000	56,000	63,000	41,000

Вариант № 23.

Номер магазина	Объем продаж по дням недели, тыс. руб.
Пон.	Вт.	Ср.	Чт.	Пт.	Суб.	Вс.
	47,000	46,000	41,000	41,000	44,000	40,000	41,000
	44,000	37,000	42,000	42,000	42,000	40,000	47,000
	43,000	55,000	44,000	51,000	49,000	43,000	37,000
	42,000	39,000	39,000	44,000	37,000	46,000	45,000
	37,000	47,000	42,000	47,000	48,000	48,000	50,000

Вариант № 24.

Номер магазина	Объем продаж по дням недели, тыс. руб.
Пон.	Вт.	Ср.	Чт.	Пт.	Суб.	Вс.
	40,000	35,000	43,000	43,000	48,000	43,000	37,000
	44,000	37,000	42,000	42,000	42,000	40,000	47,000
	51,000	44,000	42,000	47,000	48,000	50,000	45,000
	49,000	45,000	44,000	45,000	39,000	45,000	47,000
	45,000	41,000	43,000	34,000	38,000	39,000	34,000

Вариант № 25.

Номер магазина	Объем продаж по дням недели, тыс. руб.
Пон.	Вт.	Ср.	Чт.	Пт.	Суб.	Вс.
	52,000	59,000	41,000	43,000	53,000	46,000	41,000
	37,000	42,000	39,000	45,000	45,000	41,000	32,000
	44,000	42,000	48,000	53,000	43,000	42,000	45,000
	47,000	46,000	41,000	41,000	44,000	40,000	41,000
	43,000	55,000	34,000	49,000	59,000	51,000	66,000

4. Анализ Парной корреляции

Анализ парной корреляции проводят, используя методы корреляционного и регрессионного анализа. Корреляционный и регрессионный анализ являются смежными разделами статистики и предназначены для изучения по выборочным данным статистической связи между различными случайными величинами.

В общем случае между какими-либо величинами принято выделять два типа связей:

- функциональные или детерминированные связи – когда каждой комбинации значений независимых переменных (факторных признаков) поставлено в соответствие единственное значение зависимой переменной (результирующего признака). Примером такой связи может являться зависимость размера заработной платы от выработки при сдельной форме оплаты труда;

- статистические (корреляционные[7] или стохастические) связи – когда каждой комбинации значений факторных признаков могут соответствовать различные значений результирующего признака и наоборот, одному значению результирующего признака могут соответствовать различные комбинации значений факторных признаков.

В случае корреляционной связи говорят, что при изменении значений факторных признаков результирующий признак реагирует изменением своего закона распределения.

При исследовании корреляционных связей необходимо решать следующие задачи:

- установление факта наличия корреляционной связи, определение ее формы;

- количественная характеристика степени (силы) связи;

- формализация (построение математической модели) корреляционной связи методами регрессионного анализа;

- оценка адекватности построенной модели и ее использование для решения задачи научного обоснования прогноза изменений результирующего признака при изменении значений факторных признаков.

Ниже рассматривается процедура решения описанных задач на примере анализа корреляционной связи для случая двух переменных (анализ парной корреляции). В таблице 4.1 приведены статистические данные о величине личного располагаемого дохода (факторный признак - ) и величине потребительского расхода на оплату медицинских услуг (результирующий признак - ) в США в период с 1964 по 1983 гг.[8] Все данные приведены в миллиардах долларов США. Анализ парной корреляции по выборочным данным обычно начинают с графического изображения данных с помощью корреляционного поля (рисунок 4.1). Корреляционное поле представляет собой диаграмму, на которой отмечены точки с координатами . При построении корреляционного поля единицы измерения оси абсцисс и оси ординат желательно выбирать таким образом, чтобы диаграмма имела вид квадрата.

Вытянутость облака точек вдоль одной из диагоналей квадрата позволит предположить наличие корреляционной связи. В рассматриваемом примере облако точек расположено вдоль диагонали, проходящей из левого нижнего в правый верхний угол диаграммы. Данный факт позволяет предположить, что между величиной личного дохода и величиной факторного расхода существует прямая корреляционная связь.

Такой же вывод может быть сделан на основе анализа корреляционной таблицы 4.2, построенной путем группирования исходных данных по четырем интервалам значений по и четырем интервалам значений по .

Таблица 4.1

Исходные данные для проведения корреляционно-регрессионного анализа

Год	Личный доход -	Расходы на мед. услуги -	Год	Личный доход -	Расходы на мед. услуги -
	658,0	11,9		1004,8	17,6
	700,4	12,1		1010,8	17,9
	740,6	12,1		1056,2	18,0
	774,4	12,5		1105,4	19,2
	816,2	12,8		1162,3	18,6
	853,5	13,6		1200,7	20,1
	876,8	14,4		1209,5	21,5
	900,0	14,8		1248,6	22,0
	951,4	15,7		1254,4	22,4
	1007,9	16,9		1284,6	23,3

Количество групп k приближенно можно определить исходя из объема наблюдений. При можно принять от 4 до 6 групп, при – от 6 до 8 групп. Ширина интервалов по и при этом определяется из соотношений , , где и - размах вариации значений и соответственно. Для данных, представленных в таблице 4.1, и , , (округления проведены в большую сторону с точностью до ).

Рисунок 4.1 Корреляционное поле значений

Таблица 4.2

Корреляционная таблица

	Группы по
658 – 814,7 (736,35)	814,7 – 971,4 (893,05)	971,4 – 1128,1 (1049,75)	1128,1 – 1284,8 (1206,45)
Группы по y	11,9 – 14,8			-	-
14,8 – 17,7	-			-
17,7 – 20,6	-	-
20,6 – 23,5	-	-	-
	12,15	14,26	17,92	21,32

Отложим на корреляционном поле значения групповых средних при значениях факторного признака, соответствующих серединам интервалов по (в корреляционной таблице указаны в скобках) и соединим данные точки отрезками прямых. Полученная ломанная называется эмпирической линией регрессии переменной на переменную . Эмпирическая линия регрессии по своему виду близка к прямой линии, что также позволяет выдвинуть предположение о наличии прямой корреляционной связи между переменной и переменной .

Проверку сделанных предположений проводят, осуществляя процедуры:

- расчета выборочного коэффициента корреляции;

- проверки статистической гипотезы о равенстве выборочного коэффициента корреляции нулю;

- построения доверительных интервалов для коэффициента корреляции в генеральной совокупности значений и .

Выборочный коэффициент корреляции рассчитывается по следующей формуле:

, (4.1)

где и средние арифметические значения факторного и результирующего признака соответственно. Коэффициент корреляции обладает следующими свойствами:

- может принимать любые значения в интервале

- коэффициент корреляции может быть равен только в том случае, если между факторной и результирующей переменной существует функциональная связь;