Диаграммы рассеяния, представляющие собой зависимость y от каждого из факторов X
Вывод:
По диаграмме рассеяния для X2 наблюдаем тесную прямую,
линейную связь прибыли с долгосрочными обязательствами. Имеются аномальные наблюдения.
По диаграмме рассеяния для X4 наблюдаем прямую, линейную связь прибыли с краткосрочной дебиторской задолженностью. Имеются аномальные наблюдения.
По диаграмме рассеяния для X6 наблюдаем линейную связь прибыли с запасами продукции. Имеются аномальные наблюдения.
После того, как мы исключим аномальные значения получим следующую таблицу и графики:
|
Y |
X2 |
X4 |
X6 |
|
1440075 |
61749 |
3490541 |
31365 |
|
5146 |
17532 |
23014 |
0 |
|
13612 |
20268 |
8678 |
84 |
|
964 |
211 |
4821 |
0 |
|
28973 |
602229 |
204181 |
19474 |
|
-780599 |
311268 |
1456438 |
176 |
|
2598165 |
464651 |
5566412 |
127937 |
|
628091 |
214411 |
4285041 |
73823 |
|
29204 |
12039 |
624393 |
130 |
|
1945560 |
9670 |
2918345 |
39667 |
|
366170 |
287992 |
484537 |
5733 |
|
-20493 |
1105293 |
9865 |
3319 |
|
381558 |
27265 |
196045 |
5763 |
|
416616 |
2122138 |
48174 |
28393 |
|
221194 |
13429 |
72854 |
4548 |
|
701035 |
75554 |
1304084 |
8773 |
|
62200 |
22195 |
294575 |
0 |
|
123440 |
12350 |
44889 |
24866 |
|
55528 |
14686 |
24275 |
3949 |
|
422070 |
52443 |
140535 |
8212 |
|
-468 |
239255 |
114444 |
940 |
|
225452 |
1292 |
272147 |
0 |
|
-61237 |
924951 |
76561 |
11218 |
|
-540 |
0 |
25017 |
127 |
|
40588 |
1638 |
18072 |
7569 |
|
53182 |
54758 |
496994 |
0 |
|
-210 |
8 |
602 |
46 |
|
63058 |
235731 |
474612 |
0 |
|
1197196 |
2232742 |
1040387 |
25862 |
|
221177 |
4682 |
55155 |
1260 |
|
1548768 |
84262 |
7613662 |
14716 |
|
-33030 |
106 |
5038 |
0 |
|
115847 |
275386 |
122062 |
6824 |
|
35198 |
20624 |
168314 |
3227 |
|
788567 |
33879 |
317153 |
14021 |
|
309053 |
99670 |
212882 |
1909 |
|
8552 |
257 |
63550 |
2558 |
|
173079 |
6120 |
147549 |
16197 |
|
1227017 |
33757 |
171162 |
63810 |
|
701728 |
381050 |
237083 |
3886 |
|
17927 |
53260 |
73343 |
963 |
|
0 |
194091 |
15161 |
7 |
|
5406 |
1185 |
7540 |
6465 |
|
40997 |
101706 |
58762 |
1035 |
2.
Осуществите
двумя способами выбор факторных признаков
для построения регрессионной модели:
а) на основе анализа матрицы коэффициентов парной корреляции, включая проверку гипотезы о независимости объясняющих переменных (тест на выявление мультиколлинеарности Фаррара–Глоубера);
б) с помощью пошагового отбора методом исключения.
А) Корреляционный анализ данных
Прибыль, убыток – это зависимая переменная Y (млн.руб).
В качестве независимых, объясняющих переменных выбраны:
X2 – долгосрочные обязательства,
X4 – краткосрочная дебиторская задолженность,
X6 – запасы готовой продукции.
В этом примере количество наблюдений n = 50, количество объясняющих переменных m = 3.
Для проведения корреляционного анализа используем инструмент Корреляция (надстройка Анализ данных Excel).
В результате будет получена матрица коэффициентов парной корреляции:
|
|
Y |
X2 |
X4 |
X6 |
|
Y |
1 |
|
|
|
|
X2 |
0,867 |
1 |
|
|
|
X4 |
0,654 |
0,508 |
1 |
|
|
X6 |
0,840 |
0,700 |
0,472 |
1 |