Построение и анализ графиков корреляции. Анализ перекрестной корреляции.
Изучив графики корреляции факторов Y и X2( Рис. № 4 стр. 22) можно сделать вывод о наличии тенденции в их распределении что видно из того что синее столбцы выходят за границы красных линий. Соответственно в факторах Х1 и Х3 ( Рис. № 5 стр. 22)тенденция не наблюдается.
Для дальнейшего проведения анализа требуется устранить тенденцию.
После устранения тенденции можно переходить к следующему шагу – анализу перекрестной корреляции.
Проанализировав данные можно сделать вывод о том, какой фактор Х1, Х2 или Х3 оказывает наибольшее влияние на Y.
Из графика видно, что факторы Х1 и Х3( Рис. № 6,8 стр. 23) не оказывают ни положительного ни отрицательного влияния на Y(объем продаж в тыс. руб.). Что в принципе не противоречит моим ожиданиям, т.к. проведение выставок осуществляется, на мой взгляд, не сколько для продвижения товара, а скорее для обмена опытом с производителями аналогичной продукции и для того чтобы быть в курсе последних направлений и тенденций в данной сфере. А производство календарей не особо эффективно, по моему мнению, в связи с тем что достигает поля зрения крайне ограниченного числа потребителей. А так же раздающие их промоутеры бывают не в меру настойчивы. Товары, выпускаемые данным заводом, являются предметом роскоши, следовательно, потребительский 
спрос на них не равномерен, то есть имеет сезонный характер( спрос на них повышается в преддверии праздников),а значит рекламировать их непрерывно не рационально. Из графика видно( Рис. № 7 стр. 23), что Х2(затраты на наружную ре
кламу в тыс. руб.) оказывают определяющее влияние на Y( объем продаж в тыс. руб.). Т.к. синие столбцы выходят за крксные линии только на этом графике( см. приложение). Что собственно не удивительно, поскольку данный вид рекламы достигает поля зрения наибольшего количества потенциальных потребителей, является не навязчивым и лаконичным способом рекламы.
Строим линейную регрессионную модель для результирующего показателя Х2
|
Regression Summary for Dependent Variable: Y (Spreadsheet1) R= 64046797 R?= ,41019922 Adjusted R?= ,38339009 F(1,22)=15,301 p<,00075 Std.Error of estimate: 16217, | ||||||
|
Beta |
Std.Err. of Beta |
B |
Std.Err. of B |
t(22) |
p-level | |
|
Intercept |
29777,35 |
11001,98 |
2,706544 |
0,012888 | ||
|
X2 |
0,640468 |
0,163735 |
721,08 |
184,34 |
3,911615 |
0,000748 |
Y=29777,35+721,08*X2
Построим доверительный интервал:
Из данного интервала следует что при уровне значимости 95% при изменении фактора Х2(затраты на наружную рекламу) на 1 тыс. руб. Y( объем продаж) изменится максимум на 721,41, а минимум на 720,74 тыс. руб.
