Создан заказ №3336949
15 ноября 2018
Имеются данные за 12 месяцев года по 5 районам города о рынке вторичного жилья у – стоимость квартиры
Как заказчик описал требования к работе:
Нужен аспирант или преподаватель, чтобы помочь сделать решение задач по бухучету и аудиту, сроки очень сжатые. Отзовитесь, пожалуйста!
Фрагмент выполненной работы:
Имеются данные за 12 месяцев года по 5 районам города о рынке вторичного жилья. у – стоимость квартиры, тыс.у.е., х – размер общей площади, м2
Исходные данные
Табл.1.1.
мес
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
х 46 54 50,2 43,8 78,6 60,2 50,2 54,7 42,8 60,4 47,2 40,6
у 22,5 25,5 19,2 13,6 25,4 17,8 18 21 16,5 23 14,6 14,2
Решение:
1) Проведем расчеты для функции у = а + вх + ε
Составим таблицу расчетов 1.2.
y= ∑yin = 231.312 = 19,3
x= ∑xin = 62912 = 52,4
х2 = x2 - (x)2= 2845,1 – (52,4)2 = 99,34
y2 = y2 - (у)2= 387,8 – (19,3)2 = 15,31
х = = 9,9
у = = 3,9
b = xy- x*y σx2 = 1037,7-52,4*19,399,34 = 0,27
a = y- b*x = 19,3 – 0.27*52,4 = 5,15
Линейное уравнение регрессии имеет вид:
y= 5,15 + 0,27x
Рассчитаем линейный коэффициент парной корреляции:
rxy=b*σxσy = 0,27 * 9,93.9 = 0,69
т.к. (работа была выполнена специалистами Автор 24) значение коэффициента равно 0,69 , то связь между признаками х и у умеренная.
Рассчитаем значение F-критерия Фишера:
Fфакт = Fрасч = rxy21- rxy2*(n-m-1)m
где m – число параметров уравнения регрессии (число коэффициентов при объясняющей переменной х)
n – объем совокупности
Fфакт = (0.69)21- (0.69)2*12-1-11 = 9,23
по таблице приложения находим
Fтабл = Fкрит ( =0,01; V1=1; V2=10) = 10.04
т.к. Fфакт < Fтабл, то гипотеза о статистической незначимости параметра в в уравнении регрессии не отклоняется.
Т.к. r2xy = 0,48, то 48 % результата объясняется вариациями объясняющей переменной.
Рассчитаем коэффициент эластичности:
Э=b*ху = 0,27*52,419,3 = 0,73
При повышении размера общей площади квартиры на 1% стоимость квартиры увеличится на 0,73%.
Рассчитаем среднюю ошибку аппроксимации:
A=1n*∑y-yy*100% = 10,2%, которая совсем немного вышла за допустимые пределы (8-10%),что все-таки говорит о неудачном выборе модели регрессии.
Прогнозное значение: хпр = 1.05 * 52,4 = 55,02
yпр = 5,15+0,27*55,02 = 20,01
Средняя ошибка прогноза:
Myпр = ост * ,
где ост = = = 4,41
Myпр = 4,41 * = 4,63
∆пр = t табл * Myпр
t табл ( =0,01;V1=1;V2=10) = 3,16
∆пр = 3,16 * 4,63 = 14,63 - предельная ошибка прогноза
Строим доверительный интервал:
(yпр – ∆пр ; yпр + ∆пр)
20,01-14,63 < yпр < 20,01+14,63
5,38 < yпр < 34,64
С вероятностью 0,48 можно утверждать, что стоимость квартир будет больше 5,38, но меньше 34,64 тыс.у.е.
Воспользуемся формулой расчета индекса корреляции для линейной регрессии:
ху = xy- x*yσx*σy = 1037,7-52,4*19,39,9*3,9 = 0,69
ху совпал с rxy .
2) Выберем в качестве модели регрессии уравнения вида у = а+в+ε, предварительно линеаризировав модель. Для этого введем замену √х = z. Получим уравнение вида у = а + вz + ε. Pасчеты приведены в таблице 1.3.
Рассчитаем параметры уравнения:
z= ∑zin = 86,612 = 7,2
z2 = z2 - (z)2= 52,5 – (7,2)2 = 0,7
z = = 0,25
b* = zy- z*y σz2 = 141-7,2*19,30.7 = 2,92
а* = y – в* * z = 19,3 + 2,92 * 7,2 = 40,33
Таким образом, линейное уравнение регрессии имеет вид:
y*= 40,33 + 2,92z
Рассчитаем линейный коэффициент парной корреляции:
rzy=b*σzσy = 2,92 * 0.253,9 = 0,19
т.к. значение коэффициента далеко от 1, то связь между признаками z и у слабая.
Рассчитаем значение F-критерия Фишера:
Fфакт = (0,19)21- (0,19)2*12-1-11 = 0,42
по таблице приложения находим
Fтабл = Fкрит ( =0,01; V1=1; V2=10) = 10,04
т.к...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
16 ноября 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Имеются данные за 12 месяцев года по 5 районам города о рынке вторичного жилья у – стоимость квартиры.jpg
2018-11-19 13:03
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Очень быстро! на отлично! огромное спасибо!!! вы большая молодец!!!
Всем советую автора, как исполнительного и ответственного!!!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
