Создан заказ №2587662
3 января 2018
По территориям Волго-Вятского Центрально-Черноземного и Поволжского районов известны данные за ноябрь 1997 г
Как заказчик описал требования к работе:
задание № 21 (страница 40)
1. Введение (теория)
2. Формулы для расчетов
3. Расчеты по пунктам
4. Выводы
Фрагмент выполненной работы:
По территориям Волго-Вятского, Центрально-Черноземного и Поволжского районов известны данные за ноябрь 1997 г. (табл. 1.19).
Таблица 1.19
Район Потребительские расходы в расчете на душу населения, тыс. руб., у Средняя заработная плата и выплаты социального характера, тыс. руб., х
Волго-Вятский
Респ. Марий Эл 302 554
Респ. Мордовия 360 560
Чувашская Респ. 310 545
Кировская обл. 415 672
Нижегородская обл. (работа была выполнена специалистами Автор 24) 452 796
Центрально-Черноземный
Белгородская обл. 502 777
Воронежская обл. 355 632
Курская обл. 416 688
Липецкая обл. 501 833
Тамбовская обл. 403 577
Поволжский
Респ. Калмыкия 208 584
Респ. Татарстан 462 949
Астраханская обл. 368 888
Волгоградская обл. 399 831
Пензенская обл. 342 562
Саратовская обл. 354 665
Ульяновская обл. 558 705
Задание
Постройте поле корреляции и сформулируйте гипотезу о формесвязи.
Рассчитайте параметры уравнений линейной, степенной, экспоненциальной, полулогарифмической, обратной, гиперболической парной регрессии.
Оцените тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.
Дайте с помощью среднего (общего) коэффициента эластичностисравнительную оценку силы связи фактора с результатом.
Оцените с помощью средней ошибки аппроксимации качествоуравнений.
Оцените с помощью F-критерия Фишера статистическую надежность результатов регрессионного моделирования. По значениямхарактеристик, рассчитанных в пп. 4, 5 и данном пункте, выберителучшее уравнение регрессии и дайте его обоснование.
Рассчитайте прогнозное значение результата, если прогнозноезначение фактора увеличится на 7% от его среднего уровня. Определите доверительный интервал прогноза для уровня значимостиα = 0,05.
Оцените полученные результаты, 'выводы оформите в аналитической записке.
Решение:
Построим поле корреляции и сформулируем гипотезу о формесвязи.
Анализируя полученный график можно сделать вывод о том, что имеет место некоторое рассеяние точек относительно прямой линии регрессии. Связь умеренная, прямая, с увеличением фактора x результат y в основном увеличивается.
Рассчитаем параметры уравнений линейной, степенной, экспоненциальной, полулогарифмической, обратной, гиперболической парной регрессии.
2а. Линейная регрессия. Для расчета параметров a и b линейной регрессии систему нормальных уравнений относительно а и b:
Для определения следующих данных: , , , , , составим вспомогательную таблицу.
x y x2 y2 x • y
554 302 306916 91204 167308
560 360 313600 129600 201600
545 310 297025 96100 168950
672 415 451584 172225 278880
796 452 633616 204304 359792
777 502 603729 252004 390054
632 355 399424 126025 224360
688 416 473344 173056 286208
833 501 693889 251001 417333
577 403 332929 162409 232531
584 208 341056 43264 121472
949 462 900601 213444 438438
888 368 788544 135424 326784
831 399 690561 159201 331569
562 342 315844 116964 192204
665 354 442225 125316 235410
705 558 497025 311364 393390
Сумма 11818 6707 8481912 2762905 4766283
Для наших данных система уравнений имеет вид
Домножим уравнение (1) системы на (-695.176), получим систему, которую решим методом алгебраического сложения
Получаем:
266322.032*b = 103737.568
Откуда b = 0.3895
Теперь найдем коэффициент «a» из уравнения (1):
17a + 11818*b = 6707
17a + 11818*0.3895 = 6707
17a = 2103.705
a = 123.7474
Уравнение регрессии:
С увеличением средней заработной платы на 1тыс. руб. потребительские расходы увеличивается в среднем на 0,390, тыс. руб.
2б. Степенная регрессия. Рассчитаем параметры уравнения степенной парной регрессии.
Степенное уравнение регрессии имеет вид
Для построения этой модели необходимо произвести линеаризацию переменных. Для этого произведем логарифмирование обеих частей уравнения.
После линеаризации получим: ln(y) = ln(a) + b ln(x)
Для расчета параметров регрессии построим расчетную таблицу
ln(x) ln(y) ln(x)2 ln(y)2 ln(x) • ln(y)
6.3172 5.7104 39.9066 32.609 36.0737
6.3279 5.8861 40.0428 34.6462 37.2469
6.3008 5.7366 39.6999 32.9083 36.1449
6.5103 6.0283 42.3835 36.3401 39.2457
6.6796 6.1137 44.617 37.3771 40.8369
6.6554 6.2186 44.2949 38.671 41.3875
6.4489 5.8721 41.5882 34.4818 37.8686
6.5338 6.0307 42.6904 36.3692 39.4032
6.725 6.2166 45.2261 38.6462 41.8069
6.3578 5.9989 40.4222 35.9872 38.1403
6.3699 5.3375 40.5756 28.4893 33.9996
6.8554 6.1356 46.9966 37.6452 42.0618
6.789 5.9081 46.0901 34.9054 40.1098
6.7226 5.989 45.1938 35.8677 40.2616
6.3315 5.8348 40.0879 34.045 36.9431
6.4998 5.8693 42.2472 34.4486 38.1492
6.5582 6.3244 43.01 39.9975 41.4764
Сумма 110.9831 101.2106 725.0727 603.4348 661.1561
Для наших данных система уравнений имеет вид
Домножим уравнение (1) системы на (-6.528), получим систему, которую решим методом алгебраического сложения
Получаем:
0.576*b = 0.453
Откуда b = 0.7775
Теперь найдем коэффициент «a» из уравнения (1):
17a + 110.983*b = 101.211
17a = 14.918
a = 0.8775
Уравнение регрессии:
2в. Экспоненциальная регрессия...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
4 января 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
По территориям Волго-Вятского Центрально-Черноземного и Поволжского районов известны данные за ноябрь 1997 г.jpg
2018-01-07 15:10
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Автор молодец, сделал в срок и на отлично, если есть вопросы, то отвечает с объяснением...
Хочешь такую же работу?
300 ₽
