Определение тесноты и направления связи между двумя признаками в статистической обработке маркетинговой информации. Моисеева М.Л. - 8 стр.

UptoLike

Составители: 

()
7.,
2
xayb
s
s
a
x
xy
==
Найдя значения неизвестных параметров а и b, можно найти тем самым
прямую, наилучшим образом выражающую статистическую связь между
величинами X и Y. Полученная прямая называется прямой регрессии Y на X.
Продолжение примера. Для прогнозирования числа зрителей надо найти
прямую регрессии Y на X. Подставим найденные значения s
xy
,
2
x
s
,
x
,
y
.
Получаем
.72,166,458,108,9,58,1
6304,0
9972,0
= ba
Таким образом, прямая регрессии имеет уравнение
.72,158,1
+
=
xy
Если, например, за день до мероприятия продано 4300 билетов, то
предполагаемое число зрителей составляет
.5,8514,872,13,458,1 тысy
=
+
=
Ниже приведены задания для закрепления навыков по определению
тесноты и направления связи между двумя номинальными признаками,
которые необходимо выполнить.
Проводится исследование эффективности средств, инвестируемых в
программу продвижения некоторого вида товара. Проведённый тест показал
следующие данные о зависимости спроса от вложений в рекламу:
Денежные вложения в рекламу,
млн. руб.
3 5 7 9 11
Спрос, млн. условных ед. товара 35 58 70 95 110
Требуется:
а) определить коэффициент корреляции между денежными
вложениями и спросом, рассчитать параметры уравнения регрессии;
б) исходя из данных пункта а) определить спрос при вложениях 8 млн.
руб.
                sxy
           a=       2
                        ,   b = y − ax.                    (7)
                s   x




Найдя значения неизвестных параметров а и b, можно найти тем самым
прямую, наилучшим образом выражающую статистическую связь между
величинами X и Y. Полученная прямая называется прямой регрессии Y на X.

Продолжение примера. Для прогнозирования числа зрителей надо найти
прямую регрессии Y на X. Подставим найденные значения sxy, s x2 , x , y .
Получаем

           0,9972
      a=          ≈ 1,58,         b ≈ 9,08 −1,58⋅ 4,66 ≈ 1,72.
           0,6304
Таким образом, прямая регрессии имеет уравнение

                              y = 1,58⋅ x +1,72.
     Если, например, за день до мероприятия продано 4300 билетов, то
предполагаемое число зрителей составляет
           y = 1,58⋅ 4,3 +1,72 = 8,514 ≈ 8,5 тыс.
     Ниже приведены задания для закрепления навыков по определению
тесноты и направления связи между двумя номинальными признаками,
которые необходимо выполнить.

     Проводится исследование эффективности средств, инвестируемых в
программу продвижения некоторого вида товара. Проведённый тест показал
следующие данные о зависимости спроса от вложений в рекламу:

Денежные вложения в рекламу,          3       5       7          9   11
млн. руб.
Спрос, млн. условных ед. товара      35      58      70      95      110

Требуется:
     а) определить коэффициент корреляции между денежными
вложениями и спросом, рассчитать параметры уравнения регрессии;
     б) исходя из данных пункта а) определить спрос при вложениях 8 млн.
руб.