Создан заказ №3181686
16 сентября 2018
Практическое занятие 1 Корреляционный анализ Установить пакет анализа ПараметрыНадстройкиПакет анализа
Как заказчик описал требования к работе:
Срочно нужно написать решение задач по эконометрике ко вторнику. Список требований в файле.
Фрагмент выполненной работы:
Практическое занятие 1
Корреляционный анализ
Установить пакет анализа: ПараметрыНадстройкиПакет анализа.
Дисперсия
Построить графики отдельно для x и y, оценить дисперсию визуально.
По x и y рассчитать дисперсию разброса случайной величины:
.
То же для исключения смещенности:
.
Выполнить проверку: статистическая функция дисперсия выборки ДИСП.В(число1;число2).
Ковариация
Оценить выборочную ковариацию:
.
То же без смещенности:
.
Выполнить проверку: статистическая функция ковариация выборки КОВАРИАЦИЯ.В(массив1;массив2).
Корреляция
Построить корреляционное поле: диаграмма точечная. (работа была выполнена специалистами Автор 24) Оценить визуально тесноту связи.
Рассчитать коэффициент корреляции Пирсона:
.
Выполнить проверку: статистическая функция КОРРЕЛ(массив1;массив2).
Построить корреляционную матрицу: ДанныеАнализ данныхКорреляция.
Проверить значимость коэффициента корреляции с помощью критерия Стьюдента:
t=rn-m-11-r2.
Сравнить найденное значение с критическим: статистическая функция двустороннего обратного распределения Стьюдента СТЬЮДЕНТ.ОБР.2Х(вероятность; степени свободы). Вероятность принять 0,05; степени свободы для критерия Стьюдента k=n-m-1.
Проверить значимость коэффициента корреляции с помощью критерия Фишера:
F=r2m1-r2(n-m-1).
Сравнить найденное значение с критическим: статистическая функция обратного значения для F-распределения вероятностей F.ОБР.ПХ (вероятность; степени свободы1; степени свободы2). Вероятность принять 0,05; степени свободы для критерия Фишера k1=m; k2=n-m-1.
Построение модели
Исходя из вида графика (см. корреляционное поле) определить тип связи между эндогенной и экзогенной переменными.
Записать уравнение модели в общем виде.
Сделать выводы.
Оформить отчет.
Решение:
Рассмотрим следющие сатистические данные сайта Федеральной службы статистики РФ в период с 2002 по 2016 год: Среднедушевые доходы населения Х (руб./мес.) и Потребительские расходы, У (руб./мес.)
Годы Среднедушевые доходы населения, руб./мес. Потребительские расходы, руб./мес.
2002 3 947,2 2167,7
2003 5 167,4 2757,5
2004 6 399,0 3350,0
2005 8 088,3 4239,2
2006 10 154,8 5083,4
2007 12 540,2 6540,7
2008 14 863,6 8216,8
2009 16 895,0 8687,1
2010 18 958,4 10121,5
2011 20 780,00 11285,5
2012 23 221,1 12623,9
2013 25 928,2 13706,7
2014 27 766,6 14629,6
2015 30 466,6 14712,7
2016 30 738,4 16085,7
Источник: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/doc_1135075100641
Дисперсия
Построим графики отдельно для x и y, оценить дисперсию визуально.
График для х:
График для у:
Значения x и y равномерно возрастают с течением времени.
По x и y рассчитаем дисперсию разброса случайной величины.
Дисперсия - характеризует меру разброса около ее среднего значения (мера рассеивания, т.е. отклонения от среднего).
Для х:
Рассчитаем среднее значение среднедушевых доходов населения:
Дисперсия х:
Для у:
Рассчитаем среднее значение среднедушевых расходов населения:
Дисперсия у:
То же для исключения смещенности:
Несмещенная дисперсия х:
.
Несмещенная дисперсия у:
Выполним проверку: статистическая функция дисперсия выборки ДИСП.В(число1;число2).
Дисперсия х:
Дисперсия у:
Результаты расчетов по формулам совпали с результатами расчетов с помощью Excel:
Ковариация
Оценим выборочную ковариацию:
.
То же без смещенности:
.
Выполним проверку: статистическая функция ковариация выборки КОВАРИАЦИЯ.В(массив1;массив2).
Результаты расчетов по формулам совпали с результатами расчетов с помощью Excel.
Корреляция
Построим корреляционное поле: диаграмма точечная.
Оценим визуально тесноту связи: По графику видно, что точки выстраиваются в некоторую прямую линию. Теснота связи высокая.
Рассчитаем коэффициент корреляции Пирсона:
.
Коэффициент корреляции очень близок к единице, здесь можно говорить о наличии прямой функциональной связи. Связь очень тесная, что говорит о сильной зависимости среднедушевых доходов и потребительских расходов.
Выполним проверку: статистическая функция КОРРЕЛ(массив1;массив2).
Результаты расчетов по формулам совпали с результатами расчетов с помощью Excel.
Построим корреляционную матрицу: ДанныеАнализ данныхКорреляция.
Корреляционная матрица:
Х У
Х 1 0,997
У 0,997 1
Проверим значимость коэффициента корреляции с помощью критерия Стьюдента:
t=rn-m-11-r2.
Сравним найденное значение с критическим: статистическая функция двустороннего обратного распределения Стьюдента СТЬЮДЕНТ.ОБР.2Х(вероятность; степени свободы)...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
17 сентября 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Практическое занятие 1
Корреляционный анализ
Установить пакет анализа ПараметрыНадстройкиПакет анализа.jpg
2018-09-20 15:45
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Замечательный автор. Всем рекомендую.уже не раз имею с ней дело и очень довольна. Все понятно.все правильно.все быстро!Просто отлично
Хочешь такую же работу?
300 ₽
