Создан заказ №2937508
28 апреля 2018
Имеются следующие выборочные данные за год по предприятиям одной из отраслей экономики региона (выборка 10%-ная механическая)
Как заказчик описал требования к работе:
Необходимо выполнить расчётно-аналитическую работу по статистике в word с пояснениями
Фрагмент выполненной работы:
Имеются следующие выборочные данные за год по предприятиям одной из отраслей экономики региона (выборка 10%-ная механическая):
Таблица 1.1.
n 21 номер журнала
k 2 код группы МВКО3-5 – «2»
N=n*k =C1*C2
№ предприятия п/п Выручка от продажи продукции, млн. руб. Прибыль от продажи продукции, млн. руб.
№ предприятия п/п Выручка от продажи продукции, млн. руб. Прибыль от продажи продукции, млн. руб.
1 =250+0,5*C3 =80+0,5*C3
1 271,0 101,0
2 =170+0,4*C3 =54+0,4*C3
2 186,8 70,8
3 =200+0,3*C3 =70+0,3*C3
3 212,6 82,6
4 =290+0,1*C3 =83+0,1*C3
4 294,2 87,2
5 =190+0,2*C3 =65+0,2*C3
5 198,4 73,4
6 =200+0,5*C3 =75+0,5*C3
6 221,0 96,0
7 =200+0,3*C3 =80+0,3*C3
7 212,6 92,6
8 =190+0,4*C3 =68+0,4*C3
8 206,8 84,8
9 =260+0,2*C3 =85+0,2*C3
9 268,4 93,4
10 =260+0,1*C3 =80+0,1*C3
10 264,2 84,2
11 =230+0,5*C3 =81+0,5*C3
11 251,0 102,0
12 =190+0,4*C3 =60+0,4*C3
12 206,8 76,8
13 =230+0,3*C3 =80+0,3*C3
13 242,6 92,6
14 =200+0,2*C3 =70+0,2*C3
14 208,4 78,4
15 =210+0,1*C3 =75+0,1*C3
15 214,2 79,2
16 = 200+0,5*C3 =73+0,5*C3
16 221,0 94,0
17 = 190+0,4*C3 =63+0,4*C3
17 206,8 79,8
18 =230+0,3*C3 =80+0,3*C3
18 242,6 92,6
19 =210+0,2*C3 =90+0,2*C3
19 218,4 98,4
20 =200+0,1*C3 =76+0,1*C3
20 204,2 80,2
1) по исходным данным постройте линейную однофакторную регрессионную модель зависимости признака Y от фактора Х;
2)*( пункт повышенной трудоемкости ) проверьте найденную модель на адекватность;
3) рассчитайте средний коэффициент эластичности взаимосвязи признаков.
Сделайте выводы по результатам выполнения пунктов задания.
Решение:
По исходным данным построим линейную однофакторную регрессионную модель зависимости признака Y от фактора X
Изобразим взаимосвязь между изучаемыми признаками графически в виде поля корреляции (рис. (работа была выполнена специалистами author24.ru) 1.1).
Рис.1.1. Поле корреляции взаимосвязи изучаемых признаков
Как видно из рис.1.1, наблюдается не беспорядочное рассеивание точек по полю, а достаточно четкая их концентрация (корреляционное облако). Так как точки распределяются от нижнего левого угла поля в сторону верхнего правого, можно предположить, что между признаками есть связь и она прямая.
Линейное однофакторное уравнениерегрессииимеет вид:
yx=a0+a1xi
Для расчета коэффициентов следует использовать вспомогательную таблицу 1.2 (расчеты проведены с применением пакета MS Excel)
Таблица 1.2
Расчетная таблица для построения и анализа
линейной модели парной регрессии
№п/п 29527525717500
24765025717500
20002528575000
23812529527500
24765025717500
20955022860000
-215909588500 3810024765000
1 271,0 101,0 73 441 10 201 27 371 95,1 196,0 65,9
2 186,8 70,8 34 894 5 013 13 225 79,4 262,4 58,2
3 212,6 82,6 45 199 6 823 17 561 84,2 19,4 7,9
4 294,2 87,2 86 554 7 604 25 654 99,5 0,0 155,1
5 198,4 73,4 39 363 5 388 14 563 81,5 185,0 29,8
6 221,0 96,0 48 841 9 216 21 216 85,8 81,0 1,5
7 212,6 92,6 45 199 8 575 19 687 84,2 31,4 7,9
8 206,8 84,8 42 766 7 191 17 537 83,1 4,8 15,1
9 268,4 93,4 72 039 8 724 25 069 94,6 41,0 58,2
10 264,2 84,2 69 802 7 090 22 246 93,8 7,8 46,8
11 251,0 102,0 63 001 10 404 25 602 91,4 225,0 19,1
12 206,8 76,8 42 766 5 898 15 882 83,1 104,0 15,1
13 242,6 92,6 58 855 8 575 22 465 89,8 31,4 7,9
14 208,4 78,4 43 431 6 147 16 339 83,4 74,0 12,9
15 214,2 79,2 45 882 6 273 16 965 84,5 60,8 6,3
16 221,0 94,0 48 841 8 836 20 774 85,8 49,0 1,5
17 206,8 79,8 42 766 6 368 16 503 83,1 51,8 15,1
18 242,6 92,6 58 855 8 575 22 465 89,8 31,4 7,9
19 218,4 98,4 47 699 9 683 21 491 85,3 130,0 3,0
20 204,2 80,2 41 698 6 432 16 377 82,6 46,2 19,1
Итого 4 552,0 1 740,0 1 051 888,8 153 012,4 398 988,6 1 632,4 554,4
Среднее значение 227,6 87,0 52 594,4 7 650,6 19 949,4 27,7
Сначала заполняем столбцы с 1 по 5.
b=y*x-y*xx2-(x)2=19949,4-227,6*8752594,4-227,62=0,18699
a=y-b*x=87-0,18699*227,6=44,43913
Линейная регрессионная модель связи изучаемых признаков имеет вид уравнения:
yx=44,4+0,19*x
Вывод: Коэффициент регрессии b=0,19 показывает, что при увеличении факторного признака Выручка от продажи продукции на 1 млн. руб. значение результативного признака Прибыль от продажи продукции увеличивается в среднем на 0,19 млн руб.
2. Проверка уравнения регрессии на адекватность.
а). Оценка практической пригодности построенной модели связи.
Коэффициент детерминации R2 показывает, какая часть дисперсии результативного признака (y) объяснена уравнением регрессии. Чем больше R2, тем большая часть дисперсии результативного признака (y) объясняется уравнением регрессии и тем лучше уравнение регрессии описывает исходные данные.
Расчет коэффициента детерминации R2 вычисляется по формуле:
R2=i=1nyx-y2i=1nyi-y2=554,41632,4= 0,34
Это означает, что 34% прибыли от продажи объясняется с помощью фактора «выручка от продажи». Критерий практической пригодности модели связи R2 > 0,5 не выполняется, значит прогнозировать по данной модели нецелесообразно.
б) Оценка статистической значимости (неслучайности) коэффициента R2 по F-критерию Р.Фишера рассчитывается по формуле:
FR=R21-R2∙n-mm-1
где m – число коэффициентов уравнения регрессии (параметров уравнения регрессии), n- число наблюдений...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
29 апреля 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Имеются следующие выборочные данные за год по предприятиям одной из отраслей экономики региона (выборка 10%-ная механическая).jpg
2021-01-26 20:48
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Большое спасибо автору, работа выполнена в срок, очень аккуратно и профессионально, автора рекомендую.!!!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
