Регрессионный анализ

 

Задача

Некоторая фирма занимается поставками различных грузов на короткие расстояния внутри города. Необходимо оценить стоимость таких услуг, зависящую от затрачиваемого на поставку времени. В качестве наиболее важного фактора, влияющего на время доставки, выбрано пройденное расстояние. Были собраны исходные данные о десяти поставках (табл.).

Расстояние, км 3,5 2,4 4,9 4,2 3,0 1,3 1,0 3,0 1,5 4,1
Время, мин 16 13 19 18 12 11 8 14 9 16

Постройте график исходных данных, определите по нему характер зависимости между расстоянием и потраченным временем, постройте уравнение регрессии, проанализируйте силу регрессионной связи и сделайте прогноз поездки на 2 км.

Решение

Для расчёта стоимости услуг, зависящих от затрачиваемого на поставку времени, вычислим суммы (рис. 1):

t y(t)

расстояние.

время

 

 

 

1 3,50 16,00 12,25 56,00 256,00 15,22 2,63
2 2,40 13,00 5,76 31,20 169,00 12,30 1,70
3 4,90 19,00 24,01 93,10 361,00 18,95 28,58
4 4,20 18,00 17,64 75,60 324,00 17,08 12,14
5 3,00 12,00 9,00 36,00 144,00 13,89 0,09
6 1,30 11,00 1,69 14,30 121,00 9,37 17,88
7 1,00 8,00 1,00 8,00 64,00 8,57 25,27
8 3,00 14,00 9,00 42,00 196,00 13,89 0,09
9 1,50 9,00 2,25 13,50 81,00 9,90 13,67
10 4,10 16,00 16,81 65,60 256,00 16,82 10,36
сумма

28,9

136,0

99,4

435,3

1 972,0

136,0

112,4

13,60
a1 = 2,66
a0 = 5,91
r2 = 0,92 91,83%
8,17

Рис .1 - График исходных данных

Вывод: существует сильная связь между исходными данными.

Задача

В таблице приведены данные по объемам собранного урожая овощей из тепличного хозяйства за последний год (по месяцам), а также данные о затраченной электроэнергии, воде и удобрениях.

Месяц Объем собранного урожая Факторы, влияющие на урожай
Электроэнергия, кВт Удобрения, тонн Вода, литр

t

y

x1

x2

x3

январь 140 165 138 134
февраль 138 164 139 128
март 158 158 157 168
апрель 144 159 142 147
май 142 148 144 146
июнь 134 152 136 140
июль 122 143 122,5 132
август 125 146 128 135
сентябрь 124 148 119 125
октябрь 138 150 142 126
ноябрь 157 156 159 143
декабрь 161 160 164 150

Необходимо определить степень влияния каждого отдельного фактора на результат (объем урожая). Для этого необходимо построить графики исходных данных, построить уравнения регрессии, проанализировать силу регрессионной связи (по коэффициенту детерминации) и сделать прогноз урожая по двум-трем значениям (в пределах прогноза исходных данных).

Решение

Строим графики исходных данных (рис. 2, 3):

Рис. 2 - График зависимости урожая от удобрения


Рис. 3 - График зависимости урожая от воды

Численные коэффициенты функции регрессии для первой зависимости:

Численные коэффициенты функции регрессии

X1i

Yi

X1i²

X1i Yi

Yi ²

Yip

(Yip -y)²

(Yi -y)²

165 140 27225 23100 19600 152,5778 151,9747 0,0625
164 138 26896 22632 19044 151,4485 125,4073 5,0625
158 158 24964 24964 24964 144,673 19,56251 315,0625
159 144 25281 22896 20736 145,8022 30,82711 14,0625
148 142 21904 21016 20164 133,3803 47,19267 3,0625
152 134 23104 20368 17956 137,8974 5,534888 39,0625
143 122 20449 17446 14884 127,734 156,6506 333,0625
146 125 21316 18250 15625 131,1218 83,32442 232,5625
148 124 21904 18352 15376 133,3803 47,19267 264,0625
150 138 22500 20700 19044 135,6388 21,26283 5,0625
156 157 24336 24492 24649 142,4144 4,684729 280,5625
160 161 25600 25760 25921 146,9315 44,64219 430,5625
1849 1683 285479 259976 237963 738,2566 1922,25
 Среднее значение 140,25

Коэффициент детерминации r2=0,384059.

Коэффициент детерминации низкий поэтому модель не адекватна.

Численные коэффициенты функции регрессии для первой зависимости, представляем расчеты виде таблицы:

Численные коэффициенты функции регрессии

X2i

Yi

X2i²

X2i Yi

Yi ²

Yip

(Yip -y)²

(Yi -y)²

138 140 19044 19320 19600 137,5802 7,127725 0,0625
139 138 19321 19182 19044 138,5088 3,031641 5,0625
157 158 24649 24806 24964 155,224 224,2202 315,0625
142 144 20164 20448 20736 141,2947 1,091391 14,0625
144 142 20736 20448 20164 143,1519 8,421225 3,0625
136 134 18496 18224 17956 135,723 20,49389 39,0625
122,5 122 15006,25 14945 14884 123,1866 291,1588 333,0625
128 125 16384 16000 15625 128,294 142,9452 232,5625
119 124 14161 14756 15376 119,9365 412,64 264,0625
142 138 20164 19596 19044 141,2947 1,091391 5,0625
159 157 25281 24963 24649 157,0812 283,29 280,5625
164 161 26896 26404 25921 161,7243 461,1463 430,5625
1690,5 1683 240302,3 239092 237963 1856,658 1922,25
 Среднее значение 140,25

Коэффициенты регрессии — сдвиг а0 и наклон а1 прямой у:

a0= 9,430782
a1= 0,928619

Коэффициент детерминации r2=0,965877.

Коэффициент детерминации высокий, поэтому модель адекватна и можно делать прогноз.

Прогноз на три шага вперед y13=120.9, y14=154.3, y15=142.2.

Численные коэффициенты функции регрессии для первой зависимости, представляем расчеты виде таблицы:

Численные коэффициенты функции регрессии

X3i

Yi

X3i²

X3i Yi

Yi ²

Yip

(Yip -y)²

(Yi -y)²

134 140 17956 18760 19600 135,8979 18,94079 0,0625
128 138 16384 17664 19044 131,1502 82,80727 5,0625
168 158 28224 26544 24964 162,8018 508,5838 315,0625
147 144 21609 21168 20736 146,1847 35,22048 14,0625
146 142 21316 20732 20164 145,3934 26,4545 3,0625
140 134 19600 18760 17956 140,6456 0,156535 39,0625
132 122 17424 16104 14884 134,3153 35,22048 333,0625
135 125 18225 16875 15625 136,6892 12,67937 232,5625
125 124 15625 15500 15376 128,7763 131,6463 264,0625
126 138 15876 17388 19044 129,5676 114,1144 5,0625
143 157 20449 22451 24649 143,0195 7,670238 280,5625
150 161 22500 24150 25921 148,5586 69,03215 430,5625
1674 1683 235188 236096 237963 1042,526 1922,25
 Среднее значение 140,25

Коэффициенты регрессии — сдвиг а0 и наклон а1 прямой у:

a0= 29,86486
a1= 0,791291

Коэффициент детерминации r2=0,542347.

Коэффициент детерминации низкий, поэтому модель не адекватна.

Задача

Санаторный комплекс ежегодно заключает с пекарней договор на выпечку хлеба сорта С1. Чтобы полностью использовать свои производственные мощности пекарня также выпекает хлеб сорта С2, который пускает в свободную продажу. В таблице приведены данные выпуска хлеба (тыс. шт.) пекарней за последний год

Месяц 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

С1

1 2,3 1,5 0,5 4 5 2 3,5 1 4,5 2,5 1,5

С2

9 6,5 8,1 8,7 4 0,2 7,6 5 8,7 2 7 8,4

Проанализируйте график исходных данных и постройте регрессионную модель функции производственных возможностей пекарни. Проверьте удовлетворительность модели и сделайте прогноз выпуска хлеба С2, если санаторный комплекс сделает заказ хлеба С1


Информация о работе «Регрессионный анализ. Транспортная задача»
Раздел: Экономико-математическое моделирование
Количество знаков с пробелами: 33775
Количество таблиц: 59
Количество изображений: 19

Похожие работы

Скачать
13125
8
0

... модели меньше ошибка, но в первой лучше показатели качества регрессионного уравнения, более того, вторая модель неадекватна, т.е. не соответствует исходным данным и оценкам, полученным при помощи регрессионного анализа и регрессионная модель отражает анализируемые данные не точно. Следовательно, более точной является первая модель. Таким образом, модель зависимости уровня рентабельности от числа ...

Скачать
47400
19
11

... группы, установление связи и ее направление. Индексный метод является гибким аналитическим инструментом и может применяться в анализе показателе производственной, финансовой, инвестиционной и других видах деятельности предприятия (фирмы). Корреляционный и регрессионный анализ являются довольно сложной операцией. Исходными предпосылками для их проведения являются: случайный характер факторов, ...

Скачать
163294
22
16

... , а в предыдущие периоды происходило снижение. Таким образом, по результатам проведенного анализа мы видим ухудшение основных показателей деятельности внутреннего водного транспорта в РФ. 2.2 Оценка структуры и динамики структуры экономико-статистических показателей внутреннего водного транспорта Далее проведем анализ структуры и динамики структуры основных показателей развития внутреннего ...

Скачать
344047
91
7

... объектов; б)         наличие данных за предыдущий период; в)         наличие базисных данных; г)         сопоставимость данных.   26. По характеру принимаемых решений экономический анализ подразделяется: а)         предварительный, текущий и заключительный б)         оперативный, ретроспективный и перспективный в)         предварительный, последующий и итоговый 27. Информация, ...

0 комментариев


Наверх