Page 41 - 674

Це треба пам’ятати при оцінці додаткової статистики,
особливо значень sei та seb, що треба порівнювати з ln mi та
ln b, а не з mi та b.
Проведемо кореляційно-регресійний аналіз зв’язку між
величинами попиту і пропозиції (залежні змінні) та ціни
(незалежні змінні) для обох сукупностей значень.
В попередніх розрахунках були отримані лінійне та
експоненційне рівняння регресії зв’язку між величинами
попиту (пропозиції) та ціною товару. Для порівняння, яка
саме залежність найкращим чином описує вихідні параметри
використаємо коефіцієнт кореляції, що чисельно рівний
квадратному кореню, добутому з коефіцієнта детермінації.
Потім робимо висновок про те, яка модель найкраще
описують дані залежності. Нагадаємо, що коефіцієнт
кореляції може приймати значення від 0 до 1, і чим він є
ближчим до одиниці, тим тісніший зв’язок між
порівнюваними даними.
Скористаємося надбудовою MS-Excel “Пакет аналізу” та
статистичних функцій для проведення кореляційно-
регресійного аналізу.
1. Для кожної з сукупностей визначимо медіану
(функція МЕДИАНА()), середнє значення (СРЗНАЧ()),
максимальне (МАКС()) та мінімальне значення (МІН()) для
обох сукупностей. Визначимо показник розкиду даних R та
коефіцієнт осциляції.
Функція МЕДИАНА() повертає медіану заданих чисел.
Медіана - це число, яке є серединою сукупності чисел, тобто
половина чисел мають значення більші, ніж медіана, а
половина чисел -менші, ніж медіана.
У системі показників варіації найпростішим є показник
розмаху сукупності, який визначають як різницю між
найбільшим і найменшим значеннями варіантів:
R=Xmax-Xmin

43