На рисунке 3 в программе Excel

Прочитайте задание на стр.6, затем вернитесь к этому примеру

Задание для выполнения работы

Для выполнения задания изучить:

- структуру сайта gks.ru.

- другие сайты, где представлена статистика по транспортной отрасли.

Условия и технология выполнения задачи:

1. Проанализировать показатели, характерные для транспортной отрасли (на указанных сайтах) – использовать метод сравнения, горизонтальный анализ.

2. Выбрать для дальнейших расчетов 2 показателя, характеризующих результат работы предприятий отрасли (У) и один из факторов (Х), влияющих на результат, по которым имеется статистика минимум за 8 периодов (если нет – поменять показатели, выбрать другие).

3. Скопировать данные с сайтов по 2 показателям за периоды времени (либо ежегодные, либо поквартальные данные. В пределах выбранных показателей периоды должны быть одинаковы – год/год или квартал/квартал) и составить таблицу, например:

Год

Эксплуатационная длина путей сообщения общего пользования (на конец года), тыс. км: автомобильные дороги с твердым покрытием (Х)

Перевезено грузов транспортом, млн.т: Автомобильным (У)

Далее по технологии примера (приведенного в начале файла) определить уравнение парной линейной регрессии.

5. На рисунке отразить фактические значения показателей X и У (в Excel – вставка – выбрать нужный макет диаграммы – точечный рисунок – рис.1).

Щелчком мыши по точкам – выбрать - нарисовать линию тренда (выбрать тренд в зависимости от формы точек – Линейная, Логарифмическая – рис.2 ниже).

Рис.1 рис.2

Рис.3.

На рисунке 3 в программе Excel

по следующим данным построить зависимость между точками: (рис.3) Вставка – Точечная – Линейный гладкий график

В выводе отразить – что, по вашему мнению отражают петли, круги, скопления точек (нестандартные фигуры, полученные на графике – на рис.3, например, нестандартная ситуация выделена красным пунктиром.)

На построенном корреляционном поле (см. рис.2) на панели управления в Макетах диаграмм – ищем график с f-функцией и нажимаем. Получаем уравнение регрессии и коэффициент корреляции. Сравним полученные результаты с ранее рассчитанными.

Определить среднегодовой (или среднеквартальный, исходя из ваших исходных данных по Х и У) темп роста показателя и спрогнозировать величину X на следующий период (год или квартал), отталкиваясь от его последнего фактически имеющегося значения (в нашем примере, за 2010 год)

X	Выбрать последовательные (смежные) периоды (годы, кварталы, без перерывов)
ТрХ	-	1,04	1,02	0,98	1,03	1,01
У
ТрУ										-	1,01	1,02	1,02	0,76	1,0

ТрХ = ⁵ √ (1,04*1,02*0,98*1,03*1,01) = 1,01511 или средний прирост 1,01511*100-100 = 1,511% (в Excel – использовать – функция Степень - вставить число, полученное в виде произведения под корнем, в нашем примере, 1,08 – степень 0,2 (то есть 1/5 = корень 5 степени))

Тр У = ⁵ √ (1,01*1,02*1,02*0,76*1) = ⁵ √0,799 = 0,956

Определить прогнозное значение выбранного вами показателя У (2 варианта), если в прогнозе значение Х составит +1,511% (1,01511) от последнего в выборке его уровня (в примере это 2010 год)

Хпрогноз = 786*1,01511 = 798.

У прогноз = 5236*0,956 = 5006 (1 вариант)

У прогноз = подставить прогнозное значение X (798) в полученное вами уравнение регрессии (2 вариант расчета).