Создан заказ №1144373
28 апреля 2016
Парная регрессия и корреляция По территориям региона приводятся данные за 199X г
Как заказчик описал требования к работе:
задание в файле с именем: Мой вариант.
скидываю пособие, с 166 стр начинаются решения аналогичных задач, нужно чтобы задачи были оформлены так же. и еще, решение должно быть подробно описано
Фрагмент выполненной работы:
Парная регрессия и корреляция
По территориям региона приводятся данные за 199X г.
Номер региона Среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного, руб., x Среднедневная заработная плата, руб., y
1 83 137
2 88 142
3 75 128
4 89 140
5 85 133
6 79 153
7 81 142
8 97 154
9 79 132
10 90 150
11 84 132
12 112 166
Требуется:
Построить линейное уравнение парной регрессии y от x .
Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и среднюю ошибку аппроксимации.
Оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.
Выполнить прогноз заработной платы y при прогнозном значении среднедушевого прожиточного минимума x, составляющем 107% от среднего уровня.
Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал.
На одном графике построить исходные данные и теоретическую прямую.
Решение:
Рассчитаем параметры уравнений линейной парной регрессии.
Для расчета параметров a и b линейной регрессии систему нормальных уравнений относительно а и b:
Для определения следующих данных: , , , , , составим вспомогательную таблицу 1.
1 83 137 11371 6889 18769 138,96 -1,96 1,43
2 88 142 12496 7744 20164 143,47 -1,47 1,03
3 75 128 9600 5625 16384 131,76 -3,76 2,94
4 89 140 12460 7921 19600 144,37 -4,37 3,12
5 85 133 11305 7225 17689 140,77 -7,77 5,84
6 79 153 12087 6241 23409 135,36 17,64 11,53
7 81 142 11502 6561 20164 137,16 4,84 3,41
8 97 154 14938 9409 23716 151,57 2,43 1,58
9 79 132 10428 6241 17424 135,36 -3,36 2,55
10 90 150 13500 8100 22500 145,27 4,73 3,15
11 84 132 11088 7056 17424 139,86 -7,86 5,96
12 112 166 18592 12544 27556 165,08 0,92 0,55
Итого 1042 1709 149367 91556 244799 1709,00 -1,96 43,08
Среднее значение 86,83 142,42 12447,25 7629,67 20399,92 – – 3,59
9,47 10,84 – – – – – –
89,64 117,41 – – – – – –
Рассчитываем параметр b:
Рассчитываем параметр a:
Уравнение линейной регрессии имеет вид:
Экономический смысл уравнения: С увеличением среднедушевого прожиточного минимума на 1 руб. (работа была выполнена специалистами Автор 24) среднедневная заработная плата возрастает в среднем на 0,90 руб.
Тесноту линейной связи оценит коэффициент корреляции
Т.к. значение коэффициента корреляции больше 0,7, то это говорит о наличии весьма тесной линейной связи между признаками.
Коэффициент детерминации:
т.е. в 61.93 % случаев изменения х приводят к изменению y. Другими словами - точность подбора уравнения регрессии - средняя. Остальные 38.07 % изменения Y объясняются факторами, не учтенными в модели (а также ошибками спецификации).
Это означает, что 62% вариации заработной платы () объясняется вариацией фактора – среднедушевого прожиточного минимума.
Качество модели определяет средняя ошибка аппроксимации:
,
В среднем, расчетные значения отклоняются от фактических на 3,59%. Поскольку ошибка меньше 7%, то данное уравнение можно использовать в качестве регрессии.
Оценку значимости уравнения регрессии в целом проведем с помощью -критерия Фишера. Фактическое значение -критерия:
Табличное значение критерия при пятипроцентном уровне значимости и степенях свободы и составляет ...Посмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
20 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
29 апреля 2016
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Парная регрессия и корреляция
По территориям региона приводятся данные за 199X г.jpg
2021-05-12 13:30
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Самый лучший автор! Умнейший человек! Идеально во всем разбирается! Вежливый, тактичный, все пояснит. Всем советую. Это знаток своего дела!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
