Создан заказ №2609573
9 января 2018
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА На основании исходных данных представленных в приложении необходимо определить вид функциональной зависимости между исследуемыми показателями
Как заказчик описал требования к работе:
Нужно сделать 18 вариант.
Работу необходимо сделать до 18.01.2018г 20:00
Фрагмент выполненной работы:
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
На основании исходных данных представленных в приложении необходимо определить вид функциональной зависимости между исследуемыми показателями. Для этого необходимо рассчитать:
Параметры уравнения (а; в) линейной зависимости у = ах + в.
Коэффициент корреляции для определения тесноты связи и направления.
Среднее квадратичное отклонение (σx; σy).
Коэффициенты вариации (vx; vy).
Установить зависимость исследуемых показателей (х; у) от фактора времени (t), построить график зависимости объема продаж; и прибыли от фактора времени. (работа была выполнена специалистами author24.ru)
На основании полученных показателей сделать соответствующие выводы.
Таблица 1
Исходные данные
Периоды Объём реализованной продукции (X), тыс. шт. Прибыль (Y), тыс. руб.
Варианты
18 18
1 203 405
2 228 672
3 268 467
4 299 507
5 332 536
6 269 932
7 304 867
8 349 1400
9 362 1429
10 403 1467
Решение:
. Связь между исследуемыми показателями аналитически можно выразить формулой у = ах + в и придать ей количественное выражение применяя метод корреляционного анализа.
Центральная процедура регрессионного анализа – оценка коэффициентов уравнения регрессии с помощью метода наименьших квадратов (МНК).
Для реализации МНК уравнение дифференцируются по каждому из неизвестных параметров, частные производные приравниваются нулю. В результате получается система уравнений, при решении которой определяются значения параметров уравнения регрессии. Ниже приведена такая система для линейного уравнения у = ах + в:
.(1)
Ее решение дает следующие выражения для расчета параметров:
;(2)
.(3)
Для простоты расчёта построим таблицу:
Таблица 2
Периоды x
y
x2 xy
1 203 405 41209 82215
2 228 672 51984 153216
3 268 467 71824 125156
4 299 507 89401 151593
5 332 536 110224 177952
6 269 932 72361 250708
7 304 867 92416 263568
8 349 1400 121801 488600
9 362 1429 131044 517298
10 403 1467 162409 591201
Сумма (Σ)
3017 8682 944673 2801507
Рассчитаем значение параметров
Таким образом, уравнение линейной зависимости у = ах + в будет иметь вид:
у = 5,2882х – 727,2527
2. Корреляционный анализ состоит в определении степени связи между двумя случайными величинами X и Y. В качестве меры тесноты такой связи используется коэффициент корреляции. Коэффициент корреляции оценивается по выборке объема п связанных пар наблюдений (x, y) из совместной генеральной совокупности X и Y. Для оценки степени взаимосвязи величин X и Y, измеренных в количественных шкалах, используется коэффициент линейной корреляции , предполагающий, что выборки X и Y распределены по нормальному закону.
Коэффициент корреляции — параметр, который характеризует степень линейной взаимосвязи между двумя выборками, рассчитывается по формуле:
.(4)
Коэффициент корреляции определяет степень, тесноту линейной связи между величинами и может принимать значения от –1 (строгая обратная линейная зависимость) до +1 (строгая прямая линейная зависимость). Приближенно принимают следующую классификацию корреляционных связей:
сильная, или тесная при коэффициенте корреляции rв>0,70;
средняя - при 0,50<rв<0,69;
умеренная - при 0,30<rв<0,49;
слабая - при 0,20<rв<0,29;
очень слабая - при rв<0,19.
Для более точного ответа на вопрос о наличии линейной корреляционной связи необходима проверка соответствующей статистической гипотезы.
Для простоты расчёта построим таблицу:
Таблица 3
Периоды x
y
x2 y2 xy
1 203 405 41209 164025 82215
2 228 672 51984 451584 153216
3 268 467 71824 218089 125156
4 299 507 89401 257049 151593
5 332 536 110224 287296 177952
6 269 932 72361 868624 250708
7 304 867 92416 751689 263568
8 349 1400 121801 1960000 488600
9 362 1429 131044 2042041 517298
10 403 1467 162409 2152089 591201
Сумма (Σ)
3017 8682 944673 9152486 2801507
Коэффициент корреляции
Полученное значение коэффициента корреляции свидетельствует о наличии тесной прямой линейной зависимости между показателями.
3. Для характеристики вариации признаков рассчитаем среднеквадратическое отклонение по формулам
.(5)
.(6)
При этом среднее значение показателей составит:
(7)
.(8)
Для простоты расчёта построим таблицу:
Таблица 4
Периоды x
y
()2 ()2
1 203 405 -98,7 9741,69 -463,2 214554,2
2 228 672 -73,7 5431,69 -196,2 38494,44
3 268 467 -33,7 1135,69 -401,2 160961,4
4 299 507 -2,7 7,29 -361,2 130465,4
5 332 536 30,3 918,09 -332,2 110356,8
6 269 932 -32,7 1069,29 63,8 4070,44
7 304 867 2,3 5,29 -1,2 1,44
8 349 1400 47,3 2237,29 531,8 282811,2
9 362 1429 60,3 3636,09 560,8 314496,6
10 403 1467 101,3 10261,69 598,8 358561,4
Сумма (Σ)
3017 8682 - 34444,1 - 1614774
Таким образом, среднеквадратическое отклонение составит:
.
4. Коэффициент вариации найдем по формулам:
;(9)
.(10)
Коэффициент вариации характеризует относительную меру отклонения измеренных значений от среднеарифметического: Чем больше значение коэффициента вариации, тем относительно больший разброс и меньшая выравненность исследуемых значений.
Если коэффициент вариации меньше 10%, то изменчивость вариационного ряда принято считать незначительной, от 10% до 20% относится к средней, больше 20% и меньше 33% к значительной и если коэффициент вариации превышает 33%, то это говорит о неоднородности информации и необходимости исключения самых больших и самых маленьких значений.
Поскольку коэффициент вариации по признаку х имеет значение 19,45%, т.е. изменчивость вариационного ряда признака х относится к средней.
Коэффициент вариации по признаку у имеет значение 46,28%, что говорит о неоднородности информации и необходимости исключения самых больших и самых маленьких значений.
5...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
10 января 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
На основании исходных данных представленных в приложении необходимо определить вид функциональной зависимости между исследуемыми показателями.docx
2018-11-24 17:47
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Работа выполнена в срок, аккуратно оформлена, есть список литературы. С Автором приятно работать :)
Хочешь такую же работу?
300 ₽
