Программирование в Excel — удалённая работа в Москве

Анализ и работа с базами данных. Технического задания нет. Проведите корреляционный анализ и некоторое описание представленных показателей по плану, предполагая использование показателя среднемесячной заработной платы как результирующего: Построить корреляционную матрицу. Оценить силу связи по шкале Чеддока. Имеются ли ложные корреляции? Факторы-дублеры? Дать экономическую интерпретацию. Построить описательные статистики для факторов, которые на Ваш взгляд оказывают влияние на ЗП работников. Дать экономическую интерпретацию. Отберите факторы в будущую модель, используя соображения из пп.1.1-1.2. Выбрать фактор, наиболее тесно связанный с заработной платой работников. Ответ обосновать. Модуль 2. Парный регрессионный анализ как простейший инструмент моделирования заработной платы работника. Постройте и исследуйте уравнение парной линейной регрессии с фактором, выбранным на шаге 1.4. по плану: Построить корреляционное поле. Провести визуальный анализ построенной зависимости. Построить прямую линию регрессии на корреляционном поле, указав ее уравнение и коэффициент детерминации. Выписать параметры регрессии. Дать экономическую интерпретацию параметрам парной линейной регрессии. Найти расчетные значения показателя результирующего показателя, оценить ошибку e_i для каждого наблюдения. Дать экономическую интерпретацию коэффициенту детерминации. Рассчитать среднюю относительную ошибку аппроксимации. Сделать анализ пригодности и адекватности уравнения Рассчитать коэффициенты эластичности и средние коэффициенты эластичности и сделать выводы о силе влияния фактора на заработную плату. Можно ли заработную плату считать эластичной по данному фактору. Вы планируете оценить работника, который по данному фактору имеет значение выше среднего на 10%. Оцените его предполагаемую заработную плату. В каком квартиле она окажется? Будут ли существенными различия в моделях для разных категорий работников (пола или семейного положения, выберите любой из дополнительных факторов). Может предложить использование нелинейной регрессионной модели? Ответ обоснуйте. Модуль 3. Использование множественной линейной регрессии для моделирования средней заработной платы работника. Постройте и исследуйте уравнение множественной линейной регрессии, включив в него все предложенные согласно варианту факторы. . Построить уравнение регрессии используя инструмент «Регрессия» надстройки «Анализ данных» MS Excel, задействуя все факторы, отобранные на шаге 1.3. Дать интерпретацию полученным коэффициентам. Соответствуют ли их значения экономическим законам и здравому смыслу Проверить качество уравнения в целом и каждого его коэффициента в отдельности. Имеются ли незначимые параметры. Как они влияют на качество уравнения. Проведите пошаговое исключение неизвестных, если это необходимо. Оцените качество нового уравнения. Сравнить полученную модель с полученными ранее в модуле 2. Какие из них более качественные и почему? Спрогнозировать значение заработной платы работника, если для нее значение факторов на k% выше среднего по выборке, где k – число букв в фамилии студента. Упорядочьте факторы по силе влияния на заработную плату с помощью коэффициентов эластичности. Сравните отклонения заработных плат работников от модельных. Определите «звезд» и «аутсайдеров» с точки зрения отклонения заработной платы от модельной. Влияет ли категория работника (пол или семейное положение) на заработную плату работника? Как обосновать ответы на данные вопросы? Модуль 4. Моделирование заработной платы с учетом показателя человеческого капитала. Для моделирования предлагается заработной платы принимаемых работников ввести показатель человеческого капитала HC, равный HC=(Yed+Texp)*Tc. Предполагается, что этот показатель выступит как фактор в регрессионной модели, определяющий заработную плату, так как на начальном этапе невозможно оценить KPI будущего работника. Насколько качественной получится модель? Сравните прогноз по модели, полученной в модуле 4 с прогнозом на основе последней модели.