Создан заказ №2010202
1 мая 2017
Парный регрессионный анализ По 10 предприятиям региона изучается зависимость средней цены единицы товара Y (руб
Как заказчик описал требования к работе:
ПОСЛЕДНИЕ ЦИФРЫ ЗАЧЕТКА 76 ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ВАРИАНТОВ. СДЕЛАТЬ ДО 14.05.2017
Фрагмент выполненной работы:
Парный регрессионный анализ
По 10 предприятиям региона изучается зависимость средней цены единицы товара Y (руб.) от суммы затрат на расширение производства Х (млн. руб.).
X 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
Y 100 72 66 58 55 52 57 51 45 40
Требуется:
1. Построить выборочное уравнение линейной регрессии и дать экономическую интерпретацию его углового коэффициента b1 . Найти коэффициент детерминации и среднюю ошибку аппроксимации. (работа была выполнена специалистами Автор 24) Оценить статистическую значимость уравнения регрессии с помощью критерия Фишера на уровне значимости α = 0,05.
2. Построить выборочное уравнение гиперболической регрессии . Найти коэффициент детерминации и среднюю ошибку аппроксимации. Оценить статистическую значимость уравнения регрессии с помощью критерия Фишера на уровне значимости α = 0,05.
3. Выбрать наилучший вариант модели.
Решение:
Линейное уравнение регрессии имеет вид
Для оценки параметров b0 и b - используют МНК (метод наименьших квадратов).
Формально критерий МНК можно записать так:
S = ∑(yi - y*i)2 → min
Система нормальных уравнений.
Для расчета параметров регрессии построим расчетную таблицу
x
y
x2 y2 x • y
2 100 4 10000 200
4 72 16 5184 288
6 66 36 4356 396
8 58 64 3364 464
10 55 100 3025 550
12 52 144 2704 624
14 57 196 3249 798
16 51 256 2601 816
18 45 324 2025 810
20 40 400 1600 800
Сумма 110 596 1540 38108 5746
Среднее 11 59,6 154 3810,8 574,6
Для наших данных система уравнений имеет вид
Домножим уравнение (1) системы на (-11), получим систему, которую решим методом алгебраического сложения.
Получаем:
330 b1 = -810
Откуда b1 = -2.4545
Теперь найдем коэффициент «a» из уравнения (1):
10b0 + 110 b1 = 596
10b0 + 110*(-2.4545) = 596
10b0 = 866
b0 = 86.6
Получаем эмпирические коэффициенты регрессии: b1 = -2.4545, b0 = 86.6
Уравнение регрессии (эмпирическое уравнение регрессии):
Интерпретация коэффициента уравнения b0: при увеличении суммы затрат на расширение производства на 1 млн. руб., средняя цена единицы товара уменьшается на 2,45 руб.
Для оценки качества параметров регрессии построим расчетную таблицу
x
y
y(x) (yi-ycp)2 (y-y(x))2 |y - yx|:y
2 100 81,691 1632,2 335,22 0,183
4 72 76,782 153,76 22,866 0,0664
6 66 71,873 40,96 34,489 0,089
8 58 66,964 2,56 80,347 0,155
10 55 62,055 21,16 49,767 0,128
12 52 57,145 57,76 26,476 0,099
14 57 52,236 6,76 22,692 0,0836
16 51 47,327 73,96 13,489 0,072
18 45 42,418 213,16 6,666 0,0574
20 40 37,509 384,16 6,205 0,0623
Сумма 110 596 596 2586,4 598,22 0,995
Найдем коэффициент детерминации.
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
2 мая 2017
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Парный регрессионный анализ
По 10 предприятиям региона изучается зависимость средней цены единицы товара Y (руб.docx
2019-05-11 23:29
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Очень хороший и отзывчивый автор!!!!!! Все сделал даже раньше срока! Спасибо большое!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
