- Если у вас возникла необходимость провести анализ на взаимное влияние различных явлений, но нет желания приобретать дорогие статистические пакеты.
- Если ваша деятельность связана с обработкой большого объема статистической информации и вам необходим инструмент, позволяющий проследить взаимосвязь между различными данными.
- Если вам нужен удобный и гибкий инструмент проведения множественного корреляционно-регрессионного анализа.
- Наконец, если вы просто интересуетесь насколько ваши затраты зависят от количества солнечных дней в году.
То предлагаем вам воспользоваться программой проведения множественного корреляционно-регрессионного анализа - "Regre". Программа представляет собой удобный специализированный пакет проведения статистических исследований.
"Regre" обладает простым интуитивно-понятным интерфейсом. Многочисленные механизмы коррекции ошибок и неверного ввода помогут при вводе большого объема данных. Результаты работы программы выдаются в виде отчета с подробным анализом полученных данных.
Возможности программы
Программа "Regre" была создана для облегчения и автоматизации проведения множественного корреляционно-регрессионного анализа. Для выполнения этих функций программа обладает следующими возможностями:
- Построение таблицы парных коэффициентов корреляции.
- Возможность автоматического отбрасывания признаков, оказывающих слабое влияние на результативный, а также мультиколлинеарных признаков.
- Определение средних значений и средне - квадратичных отклонений для всех признаков.
- Нахождение коэффициента множественной корреляции.
- Нахождение свободного члена и коэффициента регрессии множественной регрессионной модели.
- Проверка значимости множественного коэффициента корреляции при выбранном уровне значимости.
- Нахождение коэффициента детерминации.
- Построение множественной регрессионной модели.
- Проверка значимости множественной регрессионной модели при выбранном уровне значимости.
- Интерпретация экономического смысла коэффициентов регрессии.
- Вывод таблицы остатков вычислений зависимой переменной.
- Построение уравнения регрессии в стандартизованном масштабе.
- Определение смысла коэффициентов регрессии и эластичности.
- Передача исходных данных из/в Excel.
- Настройка внешнего вида отчета под себя.
Системные требования
Программа обладает скромными системными требованиями и может работать даже на слабых устаревших машинах. Работоспособность программы проверялась в следующих системах:
- Windows 95/98/2000/XP
- Pentium 100MHz
- ОЗУ 16 Мб
Для чего нужен множественный корреляционно-регрессионный анализ
Практически любое экономическое явление в реальной действительности связано со многими другими. Например, на снижение себестоимости продукции воздействуют не только рост производительности труда, но и эффективность использования материальных ресурсов, оборудования, рабочего времени и др. Поэтому экономическое исследование является многосторонним, то есть включает рассмотрение не одного, а целого ряда взаимосвязанных факторов.
Основными задачами, возникающими при проведении такого рода исследований, являются количественная оценка тесноты взаимосвязи изучаемых признаков, выбор наиболее информативных из них и составление регрессионной модели в виде уравнения
y?f(x1,x2,...,xp).
Эти задачи решаются методами множественного корреляционного и регрессионного анализа, которые включают следующие основные этапы:
- Логический анализ.
- Расчет матрицы парных коэффициентов корреляции, ее анализ. Отбор факторов в модель.
- Построение множественной регрессионной модели, проверка ее значимости.
- Проверка значимости множественного (совокупного) коэффициента корреляции.
- Экономическая интерпретация полученных результатов.
