корреляционный и регрессионный анализ

Создаем таблицу куда вносим данные. Данные необходимо вносить по столбцам.
Проводи оценку аномальности значений показателей. Вносим корректировки в случае необходимости
(например по чистой прибыли).
Далее делаем корреляцию. Для этого нужен модуль анализа данных
На новом листе будет выдан результат корреляционного анализа. Минус при числе говорит об обратной
связи, а плюс о прямой связи. Чем ближе значение к 1 тем теснее связь. В данном случае прямая
тесная связь у чистой прибыли с производительностью и обратная связь с уровнем издержек. Именно
их нужно использовать при построение регрессионной модели.
Строим регрессионную модель
Определяем входной интервал у
Определяем входной интервал х
Результат появится на новом рабочем листе
Поскольку коэффициент детерминации R2 равен 0,95, то можно говорить о том
что 95% вариации зависимой переменной y учтено в модели и обусловлено
влиянием включенных в модель факторов Производит труда и издержки
обращения
Построим линейную аддитивную модель множественной регрессии в виде:
У= а0 + а1х1 + а2х2
а0 = 14017,04
а1 = 20,33
а2 = -146,024
Следовательно, искомое уравнение множественной регрессии имеет вид:
У = 14017,04+20,33*х1 -146,024*х2
Для построения прогноза результативного показателя, необходимо
спрогнозировать факторные признаки.
Для этого, построим графики факторов временного ряда, при этом, добавим
линию тренда и изобразим уравнения регрессий на графиках
Нажимаете правой кнопкой на линию и строите линию тренда
Выбор линии тренда зависит от R2 чем ближе значение R2 к 1 тем более достоверен тренд.. Сделать в
excel это можно только перебирая один тренд за другим
В данном случае мы остановимся на полиномиальном. R2=0,94 (чем ближе R к 1 тем лечьше, значения
менее 0,7 говорят о низкой достоверности ). Чтоб узнать значение на 7 период производительности
труда нежно значение 7 (т.к. мы прогнозируем 7 период) подставить вместо х
y = 8,5383 * 7 * 7 - 82,081*7 + 462,88=306,68
Подставляем полученные на основе тренда данные в выведенное ранее
уравнение множественной регрессии:
У = 14017,04+20,33*х1 -146,024*х2
Получаем прогноз на 7 период –чистая прибыль 13636,9 тыс.руб.