Создан заказ №2801019
21 марта 2018
Название Цена Общее количество жиров Wendy's Classic Single with Everything 2
Как заказчик описал требования к работе:
Оформить все графики в контрольной; 2. начертить схемы в соответствие со стандартами (можно в графическом редакторе на пк). Работу нужно сдавать в пятницу, поэтому 2 дня на выполнение максимум. Подробное задание прикрелено.
Фрагмент выполненной работы:
Название Цена Общее количество жиров
Wendy's Classic Single with Everything 2,09 19
Wendy's Big Bacon Classic
2,79 31
McDonald's Big Mac
2,24 34
Hardee's Famous Star
1,49 35
Burger King Bacon Double Cheeseburger 2,59 39
Burger King Whopper
2,34 39
Hardee's All-Star (bacon) 2,29 43
Wendy's Grilled Chicken Fillet
2,99 7
Chick-fil-A Chicken (breaded) 2,39 9
KFC Tender Roast
2,99 15
Arby's Grilled Chicken Deluxe
2,99 16
Wendy's Chicken Breast Fillet (breaded) 2,89 16
McDonald's Chicken McGrill
2,94 18
KFC Original Recipe (breaded) 2,99 22
Burger King BK Broiler
2,89 25
McDonald's Crispy Chicken (breaded) 2,79 27
Boston Market Chicken Carver
4,49 33
Burger King Chicken Sandwich (breaded) 2,94 39
Требуется:
Построить линейное уравнение парной регрессии у по х.
Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции, коэффициент детерминации и среднюю ошибку аппроксимации.
Оценить статистическую значимость уравнения регрессии в целом и отдельных параметров регрессии и корреляции с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.
4.Выполнить прогноз заработной платы у при значении среднедушевого прожиточного минимума х, составляющем 107% от среднего уровня.
Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал.
На одном графике отложить исходные данные и теоретическую прямую.
Решение:
Рассчитаем параметры уравнений линейной парной регрессии.
Для расчета параметров a и b линейной регрессии составим систему нормальных уравнений относительно a и b:
Для определения следующих данных: , , , , , составим вспомогательную таблицу.
№ x y
х² x·y
y² ŷ
1 19 2,09 361 39,71 4,3681 2,79
2 31 2,79 961 86,49 7,7841 2,68
3 34 2,24 1156 76,16 5,0176 2,66
4 35 1,49 1225 52,15 2,2201 2,65
5 39 2,59 1521 101,01 6,7081 2,61
6 39 2,34 1521 91,26 5,4756 2,61
7 43 2,29 1849 98,47 5,2441 2,58
8 7 2,99 49 20,93 8,9401 2,90
9 9 2,39 81 21,51 5,7121 2,88
10 15 2,99 225 44,85 8,9401 2,83
11 16 2,99 256 47,84 8,9401 2,82
12 16 2,89 256 46,24 8,3521 2,82
13 18 2,94 324 52,92 8,6436 2,80
14 22 2,99 484 65,78 8,9401 2,76
15 25 2,89 625 72,25 8,3521 2,74
16 27 2,79 729 75,33 7,7841 2,72
17 33 4,49 1089 148,17 20,1601 2,67
18 39 2,94 1521 114,66 8,6436 2,61
сумма 467 49,12 14233,00 1255,73 140,23 49,12
среднее 25,94 2,73 790,72 69,76 7,79 2,73
Для наших данных система уравнений имеет вид
Домножим уравнение (1) системы на (-25.944), получим систему, которую решим методом алгебраического сложения.
Получаем:
Откуда b = -0.00882
Теперь найдем коэффициент «a» из уравнения (1):
Получаем эмпирические коэффициенты регрессии: b = -0.00882, a = 2.9576
Уравнение линейной регрессии имеет вид:
Экономический смысл уравнения: с увеличением общего количества жиров x на 1 ед. (работа была выполнена специалистами author24.ru) – цена y снижается в среднем на 0,009 ед.
После нахождения уравнения регрессии заполняем столбцы таблицы:
№ x y
ŷ
(y-ŷ)² (ŷ-yср)² |А|
1 19 2,09 2,79 0,49 0,00 33,50
2 31 2,79 2,68 0,01 4,40 3,79
3 34 2,24 2,66 0,17 5,36 18,66
4 35 1,49 2,65 1,34 7,02 77,79
5 39 2,59 2,61 0,00 6,83 0,92
6 39 2,34 2,61 0,07 6,83 11,70
7 43 2,29 2,58 0,08 6,65 12,60
8 7 2,99 2,90 0,01 8,39 3,15
9 9 2,39 2,88 0,24 8,28 20,43
10 15 2,99 2,83 0,03 7,98 5,51
11 16 2,99 2,82 0,03 7,93 5,80
12 16 2,89 2,82 0,01 7,93 2,54
13 18 2,94 2,80 0,02 7,83 4,80
14 22 2,99 2,76 0,05 7,64 7,57
15 25 2,89 2,74 0,02 7,49 5,29
16 27 2,79 2,72 0,00 7,40 2,52
17 33 4,49 2,67 3,32 7,11 40,61
18 39 2,94 2,61 0,11 6,83 11,10
сумма 467 49,12 49,12 6,02 121,92 268,26
среднее 25,94 2,73 2,73
14,90
Тесноту линейной связи оценит коэффициент корреляции
Связи между признаками могут быть слабыми и сильными (тесными).
Их критерии оцениваются по шкале Чеддока:
0.1 < rxy < 0.3: слабая;
0.3 < rxy < 0.5: умеренная;
0.5 < rxy < 0.7: заметная;
0.7 < rxy < 0.9: высокая;
0.9 < rxy < 1: весьма высокая;
В нашем примере связь между признаком Y и фактором X слабая и обратная.
Коэффициент детерминации:
т.е. в 2.66% случаев изменения х приводят к изменению y. Другими словами - точность подбора уравнения регрессии - низкая. Остальные 97.34% изменения Y объясняются факторами, не учтенными в модели (а также ошибками спецификации).
Качество модели определяет средняя ошибка аппроксимации
,
В среднем, расчетные значения отклоняются от фактических на 14.9%. Поскольку ошибка больше 7%, то данное уравнение не желательно использовать в качестве регрессии.
Оценку статистической значимости уравнения регрессии в целом проведем с помощью F-критерия Фишера...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
22 марта 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Название Цена Общее количество жиров
Wendy's Classic Single with Everything 2.docx
2018-03-25 14:36
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Благодарю за работу по эконометрике, выполнено качественно и в срок и с наступающим Новым Годом)
Хочешь такую же работу?
300 ₽
