Задание 3 Создание сайта
В поисковой системе «Яндекс» с помощью гиперссылок «еще/Все сервисы» выбрать сервис «Вебмастер».
Рисунок 35 – Создание сайта в «Вебмастер»
Полностью через «Вебмастер» не получится закончить сайт, т.к. нарушены права, поэтому создаем его через создание пустых форм html.
Рисунок 36 – Подтверждение прав на сайт
Создание сайта с помощью пустых html форм
Сайт должен содержать главную страницу, страницу «Контакты», «Персонал», «Прайс-лист», «Отзывы». Создайте отдельную папку, в которой будут располагаться создаваемые страницы.
Каждую страницу создать в программе Word в отдельном документе, разместив на ней текст и графические элементы. На странице создать текст, который в последствии будет гиперссылками (меню сайта). При создании структурированного документа рекомендуется использовать таблицу. После размещения объектов снять обрамление таблицы. При оформлении фона использовать один из текстурных способов заливки (Вкладка «Разметка страницы», «Цвет страницы»), (Меню «Формат» − «Фон» − «Способы заливки»).
Сохранить страницу, указав тип файла − Веб-страница.
Сохранить файл и обновить его просмотр в Браузере. Проверить правильность выполнения переходов по гиперссылкам. Просмотреть содержание каждого из вновь созданных файлов в формате HTML.
Преобразование существующего документа Word в тэги HTML при сохранении файла Word в формате HTML приводит к тому, что какие-то элементы оформления документа будут утрачены или изменены. Одной из отличительных особенностей HTML-документов является то, что сам документ содержит только текст, а все остальные объекты встраиваются в документ в момент его отображения Браузером с помощью специальных тэгов и хранятся отдельно.
Рисунок 37 − Главная страница
Рисунок 38 − Контакты
Рисунок 39 – Персонал
Рисунок 40 − Отзывы
Рисунок 41 – Прайс-лист
Сайт готов.
Задание 4. Статистическая обработка экономической информации с помощью пакетов прикладных программ»
4.1 Однофакторный регрессионный анализ Вариант 3
1. Построить линейное уравнение множественной регрессии и пояснить экономический смысл его параметров.
2. Определить стандартизированные коэффициенты регрессии.
3. Определить парные и частные коэффициенты корреляции, а также множественный коэффициент корреляции, сделать вывод.
4. Дать оценку полученного уравнения на основе коэффициента детерминации и общего F-критерия Фишера.
Список данных
Рисунок 42 – Исходные данные
Решение:
1. Построим линейное уравнение множественной регрессии и поясним экономический смысл его параметров.
Линейное уравнение множественной регрессии у от х1 х2 имеет вид:
y=b0+b1x1+b2x2
Определим коэффициенты уравнения регрессии.
Проведем корреляционный анализ данных:
Рисунок 43 – Окно регрессии
Представлены результаты расчетов:
Рисунок 44 – Результат регрессии
Столбец Коэффициенты содержит численные значения коэффициентов регрессии.
Уравнение регрессии (оценка уравнения регрессии) имеет вид:
Y=5,61 + 0,257х1
2. Определим стандартизированные коэффициенты регрессии.
Проведем корреляционный анализ данных
Рисунок 45 – Окно корреляции
Представлены результаты расчетов:
Рисунок 46 – Результат корреляции
Для оценки ẞ-коэффициентов применим МНК. При этом система нормальных уравнений будет иметь вид:
rx1y= ẞ1+rx1x2* ẞ+…+rx1xm* ẞm
rx2y=rx2x1* ẞ1+ ẞ2+…+rx2xm* ẞm
rxmy=rxmx1* ẞ1+rxmx2* ẞ2+…+ ẞ
Для наших данных (берем из матрицы парных коэффициентов корреляции):
0,714=ẞ1+ ẞ2
Искомое уравнение в стандартизованном масштабе ty= ẞ1tx1+ ẞ2tx2
Расчет ẞ-коэффициентов можно выполнить и по формулам:
Стандартизированная форма уравнения регрессии имеет вид:
ty = 0,714х1+0х2
3. Определим парные и частные коэффициенты корреляции, а также множественный коэффициент корреляции, сделать вывод.
Коэффициент множественной корреляции можно определить через матрицы парных коэффициентов корреляции:
где
– определитель
матрицы парных коэффициентов корреляции;
– определитель
матрицы межфакторной корреляции.
Рисунок 47 – Определение коэффициента множественной корреляции через матрицы парных коэффициентов корреляции
Коэффициент множественной корреляции
Расчет коэффициента корреляции выполним, используя известные значения линейных коэффициентов парной корреляции и -коэффициентов.
Коэффициент детерминации
R2 = 0,51
Частные коэффициенты корреляции.
=
=0,714
Теснота связи сильная.
4. Дать оценку полученного уравнения на основе коэффициента детерминации и общего F-критерия Фишера.
Проверка значимости модели регрессии проводится с использованием F-критерия Фишера, расчетное значение которого находится как отношение дисперсии исходного ряда наблюдений изучаемого показателя и несмещенной оценки дисперсии остаточной последовательности для данной модели.
Если расчетное значение с k1=(m) и k2=(n-m-1) степенями свободы больше табличного при заданном уровне значимости, то модель считается значимой.
=
1 -
Выдвигается
нулевая гипотеза о том, что уравнение
в целом статистически незначимо: Н0:
R2=0
на уровне значимости
Определяют фактическое значение F-критерия:
F=
*
=
*
=
8,327
где m=1 для парной регрессии.
Табличное
значение критерия со степенями свободы
=8,
Fтабл=
5,32
Поскольку фактическое значение F>Fтабл, то коэффициент детерминации статистически значим (найденная оценка уравнения регрессии статистически надежна).