Создан заказ №1973098
21 апреля 2017
Вариант 13 X Y 155 11 5 120 9 3 110 9 2 80 6 4 90 7 5 130 11 6 150 13 1 70 5 2 100 7
Как заказчик описал требования к работе:
Нужен аспирант или преподаватель, чтобы помочь сделать решение задач по экономическому анализу, сроки очень сжатые. Отзовитесь, пожалуйста!
Фрагмент выполненной работы:
Вариант 13
X Y
155 11,5
120 9,3
110 9,2
80 6,4
90 7,5
130 11,6
150 13,1
70 5,2
100 7,9
60 4,4
Экономист, изучая зависимость выработки Y (тыс. руб.) от объема X (тыс. руб.) товарооборота, обследовал по 10 магазинов, торгующих одинаковым ассортиментом товаров в 5 районах.
Задание
Для каждого из районов (в каждой задаче) требуется:
найти коэффициенты корреляции между X и Y .
построить регрессионные функции линейной зависимости Y = a + b * X фактора Y от фактора X и исследовать их на надежность по критерию Фишера при уровне значимости 0,05;
найти коэффициент эластичности Y по X при среднем значении X ;
определить надежность коэффициентов регрессии по критерию Стьюдента:
найти доверительные интервалы для коэффициентов регрессии;
построить график регрессионной функции и диаграмму рассеяния;
используя полученное уравнение линейной регрессии, оценить ожидаемое среднее значение признака Y при X = 140 тыс. (работа была выполнена специалистами Автор 24) руб.
Решение:
. Значение линейного коэффициента парной корреляции определяется по формуле:
X Y
X-Xср. (X-Xср.)^2 Y-Yср. (Y-Yср.)^2 (X-Xср.)*
(Y-Yср.)
155 11,5
48,5 2352,25 2,89 8,35 140,17
120 9,3
13,5 182,25 0,69 0,48 9,31
110 9,2
3,5 12,25 0,59 0,35 2,06
80 6,4
-26,5 702,25 -2,21 4,88 58,57
90 7,5
-16,5 272,25 -1,11 1,23 18,32
130 11,6
23,5 552,25 2,99 8,94 70,27
150 13,1
43,5 1892,25 4,49 20,16 195,32
70 5,2
-36,5 1332,25 -3,41 11,63 124,47
100 7,9
-6,5 42,25 -0,71 0,50 4,62
60 4,4
-46,5 2162,25 -4,21 17,72 195,77
Среднее 106,5 8,61 Сумма
9502,50
74,25 818,85
r
0,97
Значение коэффициента корреляции 0,97 свидетельствует о тесной (почти пропорциональной) прямой связи между факторным и результативным признаками.
2. Для нахождения параметров a и b линейной регрессии методом наименьших квадратов используем формулу:
X Y XY X^2
155 11,5 1782,5 24025
120 9,3 1116 14400
110 9,2 1012 12100
80 6,4 512 6400
90 7,5 675 8100
130 11,6 1508 16900
150 13,1 1965 22500
70 5,2 364 4900
100 7,9 790 10000
60 4,4 264 3600
Среднее 106,5 8,61 998,85 12292,50
a
0,09
b
-0,57
Таким образом, может быть построена линейная функция:
Увеличение товарооборота на 1 тыс.руб. приводит в среднем к увеличению выработки на 0,09 тыс. руб. Значение коэффициента b формально равно выработке при нулевом объеме товарооборота, однако в данной задаче не интерпретируется.
Найдем коэффициент детерминации:
Коэффициент детерминации модели равен 0,95, т.е. качество модели очень высоко, она объясняет 95% дисперсии результативного признака.
Для проверки значимости тренда используем F-критерий Фишера. Расчетное значение критерия для модели парной регрессии:
.
Критическое значение F-критерия Фишера при уровне значимости 0,05 и степенях свободы 2-1=1 и 10-2=8 равно 5,32.
Т.к. расчетное значение F-критерия Фишера превышает критическое значение, модель можно считать значимой на уровне значимости 0,05.
3. Рассчитаем коэффициент эластичности по формуле:
Х среднее Y среднее а Э
106,50 8,61 0,09 1,07
Увеличение товарооборота на 1%. приводит в среднем к увеличению выработки на 1,07%.
4. Для проверки значимости коэффициентов регрессии воспользуемся t-критерием Стьюдента. Рассчитаем оценки признака Y...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
22 апреля 2017
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Вариант 13
X Y
155 11 5
120 9 3
110 9 2
80 6 4
90 7 5
130 11 6
150 13 1
70 5 2
100 7.jpg
2020-06-01 18:24
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4.4
Положительно
Как и всегда автор очень выручает. Всегда на связи, очень быстро и качественно все выполнено. Советую👍🏻
Хочешь такую же работу?
300 ₽
