Создан заказ №1737919
10 февраля 2017
Некоторая фирма производящая товар хочет проверить эффективность рекламы этого товара
Как заказчик описал требования к работе:
Оформить все графики в контрольной; 2. начертить схемы в соответствие со стандартами (можно в графическом редакторе на пк). Работу нужно сдавать в пятницу, поэтому 2 дня на выполнение максимум. Подробное задание прикрелено.
Фрагмент выполненной работы:
Некоторая фирма, производящая товар, хочет проверить, эффективность рекламы этого товара. Для этого в 10 регионах, до этого имеющих одинаковые средние количества продаж, стала проводиться разная рекламная политика и на рекламу начало выделяться xi денежных средств. При этом фиксировалось число продаж yi. Предполагая, что для данного случая количество продаж пропорционально расходам на рекламу, необходимо:
1. (работа была выполнена специалистами author24.ru) В соответствии с методом наименьших квадратов найти уравнение линейной регрессии yx=b0+b1x.
2. Найти коэффициент линейной корреляции и с доверительной вероятности проверить его значимость.
3. Построить графики данных и уравнения регрессии.
Вари-ант
Расходы на рекламу хi , млн. р.(одинаковое для всех вариантов)
0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5
Количества продаж yi , тыс. ед. (по вариантам)
8. 13,3 12,2 13,1 11,5 15,7 13,7 16,8 13,9 16,9 16,8
Решение:
В соответствии с методом наименьших квадратов (MHK) параметры a и b линейного уравнения регрессии yx=b0+b1x определяются из системы нормальных уравнений:
Для расчета параметров регрессии построим расчетную таблицу
x
y
x2 y2 x • y
у(х)
0 13,3 0 176,89 0 12,15
0,5 12,2 0,25 148,84 6,1 12,64
1 13,1 1 171,61 13,1 13,14
1,5 11,5 2,25 132,25 17,25 13,64
2 15,7 4 246,49 31,4 14,14
2,5 13,7 6,25 187,69 34,25 14,64
3 16,8 9 282,24 50,4 15,14
3,5 13,9 12,25 193,21 48,65 15,64
4 16,9 16 285,61 67,6 16,14
4,5 16,8 20,25 282,24 75,6 16,63
Сумма 22,5 143,9 71,25 2107,1 344,35 143,9
Для наших данных система уравнений имеет вид
Домножим уравнение (1) системы на (-2.25), получим систему, которую решим методом алгебраического сложения.
Получаем:
Теперь найдем коэффициент «b0» из уравнения (1):
Получаем эмпирические коэффициенты регрессии:
b1 = 0.9976, b0= 12.1455
Уравнение регрессии (эмпирическое уравнение регрессии):
yx=12.1455+0.9976x
Парный коэффициент корреляции найдем по формулам для линейной модели:
Где
Тогда коэффициент корреляции:
Полученное значение коэффициента корреляции свидетельствует о том, что между переменными Х и Y имеется высокая корреляционная связь. Данная связь характеризуется как положительная, т.е...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
11 февраля 2017
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Некоторая фирма производящая товар хочет проверить эффективность рекламы этого товара.docx
2018-01-22 19:47
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Работа выполнена идеально,подробный план решения и в срок! Огромное спасибо) с таким профессионалом очень приятно иметь дело
Хочешь такую же работу?
300 ₽
