Создан заказ №2588404
3 января 2018
Данные каждого варианта определяется параметрами р1 р2 Привыполнении контрольных заданий студент должен подставить там
Как заказчик описал требования к работе:
вариант 10 из первой контрольной 1 и 2 задание а из второй только 2 задание
Фрагмент выполненной работы:
Данные каждого варианта определяется параметрами р1, р2. Привыполнении контрольных заданий студент должен подставить там, где этонеобходимо, вместо буквенных параметров индивидуальные анкетныехарактеристики: р1- число букв в полном имени студента; р2- число букв вфамилии студента.
По территориям региона приводятся данные за 20ХХ г.( р1- число букв в полном имени, р2- число букв в фамилии):
Номеррегиона Среднедушевой прожиточныйминимум в день одноготрудоспособного, руб., x
Среднедневная заработнаяплата, руб., y
1 =780+8 =1330+ 8
2 =800+8 =1480+ 8
3 =870+8 =1350+8
4 =790+8 =1540+8
5 =1570+8 =1570+8
6 =1060+8 =1950+8
7 =670+8 =1360+8
8 =980+8 =1580+ 8
9 =730+8 =1520+ 8
10 =860+8 =1620+8
11 =870+8 =1460+8
12 =1100+8 =1730+8
1.Рассчитать параметры уравнения линейной парной регрессииŷ = а + bх.
2.Оценить тесноту связи зависимой переменной (результативногофактора) с объясняющей переменной с помощью показателей корреляции и детерминации.
3.Оценить с помощью F-критерия Фишера статистическую надежность моделирования.
4.Оценить статистическую значимость параметров регрессии икорреляции.
5.Определить среднюю ошибку аппроксимации.
6.Используя коэффициент эластичности, выполнить количественнуюоценку влияния объясняющего фактора на результат.
7.Выполнить точечный и интервальный прогноз результативногопризнака при увеличении объясняющего признака на 25% от его среднегозначения (достоверность прогноза 95%).
8.На одном графике отложить исходные данные и теоретическуюпрямую.
9.Проверить вычисления в MS Excel.
p1=8 , p2 =8
Решение:
Рассчитаем параметры линейной парной регрессии от :
В общем виде однофакторная линейная эконометрическая модель записывается следующим образом:
где вектор наблюдений за результативным показателем;
вектор наблюдений за фактором;
неизвестные параметры, что подлежат определению;
случайная величина ( отклонение, остаток)
Ее оценкой является модель:
вектор оцененных значений результативного показателя;
оценки параметров модели.
Чтобы найти оценки параметров модели воспользуемся 1МНК:
где коэффициент ковариации показателя и фактора характеризует плотность связи этих признаков и разброс и рассчитывается за формулой:
средние значения показателя и фактора:
среднее значение произведения показателя и фактора:
дисперсия фактора характеризует разброс признаки вокруг среднего и рассчитывается за формулой:
среднее значение квадратов фактора:
Таблица 1
Вспомогательные расчеты
788 1338 1054344 620944 1790244 1502,06 -164,06 26915,55 12,26155
808 1488 1202304 652864 2214144 1508,586 -20,5862 423,7898 1,383478
878 1358 1192324 770884 1844164 1531,429 -173,429 30077,67 12,77092
798 1548 1235304 636804 2396304 1505,323 42,67713 1821,337 2,756921
1578 1578 2490084 2490084 2490084 1759,859 -181,859 33072,73 11,52466
1068 1958 2091144 1140624 3833764 1593,432 364,5684 132910,1 18,61943
678 1368 927504 459684 1871424 1466,163 -98,1635 9636,063 7,175691
988 1588 1568944 976144 2521744 1567,325 20,67472 427,444 1,301934
738 1528 1127664 544644 2334784 1485,743 42,25684 1785,64 2,7655
868 1628 1413104 753424 2650384 1528,166 99,83414 9966,855 6,132318
878 1468 1288904 770884 2155024 1531,429 -63,4291 4023,257 4,320787
1108 1738 1925704 1227664 3020644 1606,485 131,5153 17296,27 7,567048
Итого 11176 18586 17517328 11044648 29122708 18586 4,55E-13 268356,8 88,58024
Средние значения 931,3333 1548,833 1459777 920387,3 2426892 1548,833
230,2294 167,3548
53005,56 28007,64
Найдем компоненты 1МНК :
Находим оценки параметров модели:
Получим: Подставим найденные параметры в уравнение получим:
.
Параметр регрессии позволяет сделать вывод, что с увеличениемсреднедушевого прожиточного минимума на 1 руб. (работа была выполнена специалистами author24.ru) среднедневнаязаработная плата возрастает в среднем на 0,326 руб. (или 33 коп.).
После нахождения уравнения регрессии заполняем столбцы 7-10таблицы 1.
2.Оценить тесноту связи зависимой переменной (результативногофактора) с объясняющей переменной с помощью показателей корреляции и детерминации.
Для анализа полученной модели вычислим коэффициент корреляции по формуле:
где ,
Вычислим :
Т.к. значение коэффициента корреляции меньше 0,7, то это говорит оналичии умеренной линейной связи между признаками.Коэффициент детерминации:
.
Это означает, что 20,2% вариации заработной платы (у) объясняетсявариацией фактора - среднедушевого прожиточного минимума.
3.Оценить с помощью F-критерия Фишера статистическую надежность моделирования.
Фактическое значение критерия по формуле составит
Табличное значение критерия при пятипроцентном уровнезначимости и степенях свободы и составляет
Fтабл =4,96. Так как Fфакт =2,52 < Fтабл =4,96, то уравнение регрессии
признается статистически не значимым.
4.Оценить статистическую значимость параметров регрессии икорреляции.
Оценку статистической значимости параметров регрессии икорреляции проведем с помощью статистики Стьюдента и путем расчета доверительного интервала каждого из параметров.
Табличное значение критерия для числа степеней свободыи уровня значимости α = 0,05 составит tтабл = 2,23.
Далее рассчитываем по каждому из параметров его стандартные ошибки: , и .
Фактическое значение статистик
, ,
Фактическое значение статистики превосходит табличноезначение: , поэтому параметр не случайно отличается от нуля, а статистически значим...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
4 января 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Данные каждого варианта определяется параметрами р1 р2 Привыполнении контрольных заданий студент должен подставить там.docx
2018-01-07 18:22
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Подход и ответственность автора мне понравились. Уложился раньше срока. отвечал на все вопросы.
Хочешь такую же работу?
300 ₽
