Содержание

Введение 2

1. Теоретические основы простой линейной и множественной 3

регрессии

1.1 Простая линейная регрессия 3

1.2 Построение моделей множественной регрессии 6

1.3 Интерпретация уравнений регрессий 10

1.4 Интерпретация параметров регрессии 14

2. Практическое исследование затрат в зависимости от числа ящиков

к разгрузке методом линейной регрессии, на примере ООО «Альнира» 15

2.1 Исходные данные, характеристика объекта и его исследование 15

2.2 Построение уравнения простой линейной регрессии 20

Заключение 26

Список литературы 28

Введение

Все явления и процессы, характеризующие социально-экономическое развитие и составляющие единую систему национальных счетов, тесно взаимосвязаны и взаимозависимы между собой.

В статистике показатели, характеризующие эти явления, могут быть связаны либо корреляционной зависимостью, либо быть независимыми.

Корреляционная зависимость исследуется с помощью метода регрессионного анализа.

Регрессионный (линейный) анализ — статистический метод исследования влияния одной или нескольких независимых переменных на зависимую переменную. Независимые переменные иначе называют регрессорами или предикторами, а зависимые переменные — критериальными. Терминология зависимых и независимых переменных отражает лишь математическую зависимость переменных, а не причинно-следственные отношения.

Задачи регрессионного анализа лежат в сфере установления формы зависимости, определения функции регрессии, использования уравнения для оценки неизвестных значении зависимой переменной.

Регрессионный анализ нельзя использовать для определения наличия связи между переменными, поскольку наличие такой связи и есть предпосылка для применения анализа.

В процессе регрессионного анализа зависимостей вскрываются причинно-следственные отношения между явлениями, что позволяет выявлять факторы (признаки), оказывающие существенное влияние на вариацию изучаемых явлений и процессов. Причинно-следственные отношения – это связь явлений и процессов, когда изменение одного и них – причины – ведет к изменению другого – следствия.

Причина – это совокупность условий, обстоятельств, действие которых приводит к появлению следствия. Если между явлениями действительно существуют причинно-следственные отношения, то эти условия должны обязательно реализовываться вместе с действием причин. Причинные связи носят всеобщий и многообразный характер, и для обнаружения причинно-следственных связей необходимо отбирать отдельные явления и изучать их изолированно.

Особое значение при исследовании причинно-следственных связей имеет выявление временной последовательности: причина всегда должна предшествовать следствию, однако не каждое предшествующее событие следует считать причиной, а последующее следствием.

На данный момент выбор этой темы является актуальным, так как для исследования интенсивности, вида и формы причинных связей широко применяется регрессионный анализ. Выявление количественных соотношений дает возможность лучше понять природу исследуемого явления. Это, в свою очередь, позволяет воздействовать на изученные факторы, вмешиваться в соответствующий процесс с целью получения нужных результатов.

Цель данной курсовой работы состоит в изучении и интерпритации модели регресси и её параметров.