Создан заказ №1403240
19 октября 2016
По территориям региона приводятся данные за 199X г (см таблицу своего варианта)
Как заказчик описал требования к работе:
Всем, здравствуйте! Мне нужно выполнить 6 задач. 4 задачи в одном файле + 1 задача в еще одном и + 1 задача в другом файле. Все нужно в печатном виде. Срок до вечера 30 октября.Сколько это будет стоить?
Фрагмент выполненной работы:
По территориям региона приводятся данные за 199X г. (см. таблицу своего варианта).
Требуется:
Построить линейное уравнение парной регрессии от .
Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и среднюю ошибку аппроксимации.
Оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции с помощью -критерия Фишера и -критерия Стьюдента.
Выполнить прогноз заработной платы при прогнозном значении среднедушевого прожиточного минимума , составляющем 107% от среднего уровня.
Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал.
На одном графике построить исходные данные и теоретическую прямую.
Вариант 8
Номер региона Среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного, руб., Среднедневная заработная плата, руб.,
1 69 124
2 83 133
3 92 146
4 97 153
5 88 138
6 93 159
7 74 145
8 79 152
9 105 168
10 99 154
11 85 127
12 94 155
Решение:
Предположим, что связь между Х и Y линейная. (работа была выполнена специалистами author24.ru) Для подтверждения нашего предположения построим поле корреляции.
Рис. 1.
По графику видно, что точки выстраиваются в некоторую прямую линию.
Для удобства дальнейших вычислений составим таблицу.
Таблица 1.
№
1 2 3 4 5 6
1 69 124 8556 4761 15376
2 83 133 11039 6889 17689
3 92 146 13432 8464 21316
4 97 153 14841 9409 23409
5 88 138 12144 7744 19044
6 93 159 14787 8649 25281
7 74 145 10730 5476 21025
8 79 152 12008 6241 23104
9 105 168 17640 11025 28224
10 99 154 15246 9801 23716
11 85 127 10795 7225 16129
12 94 155 14570 8836 24025
Итого 1058 1754 155788 94520 258338
Среднее значение 88,167 146,167 12982,333 7876,667 21528,167
10,16393 12,78563 – – –
103,306 163,472 – – –
Рассчитаем параметры линейного уравнения парной регрессии . Для этого воспользуемся формулами:
;
.
Получили уравнение: .
Т.е. с увеличением значений Х на 1000 руб. значения Y увеличиваются на 923 руб.
Как было указано выше, уравнение линейной регрессии всегда дополняется показателем тесноты связи – линейным коэффициентом корреляции :
.
Близость коэффициента корреляции к 1 указывает на тесную линейную связь между признаками. В нашем примере связь между признаком Y фактором X сильная и прямая.
Коэффициент детерминации показывает, что уравнением регрессии объясняется 53,8% дисперсии результативного признака, а на долю прочих факторов приходится 46,2%.
Оценим качество уравнения регрессии в целом с помощью -критерия Фишера. Вычислим фактическое значение -критерия:
.
Табличное значение (, , ): . Так как , то признается статистическая значимость уравнения в целом.
Для оценки статистической значимости коэффициентов регрессии и корреляции рассчитаем -критерий Стьюдента и доверительные интервалы каждого из показателей...Посмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
200 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
20 октября 2016
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
По территориям региона приводятся данные за 199X г (см таблицу своего варианта).docx
2016-10-23 19:59
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Работа выполнена раньше срока! Сдана с первого раза, без замечаний. Спасибо автору!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
