Создан заказ №3472212
18 декабря 2018
По данным взятым из соответствующей таблицы выполнить следующие действия 1 Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи
Как заказчик описал требования к работе:
Необходимо выполнить 2 задания в контрольной работе, со всеми графиками, таблицами и объяснениями. 1 изображение задание, 2 изображение нужно выполнить 6 и 7 задание
Фрагмент выполненной работы:
По данным, взятым из соответствующей таблицы, выполнить следующие действия:
1.Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи.
2.Рассчитать параметры уравнений линейной, квадратичной, экспоненциальной, полулогарифмической и гиперболической парных регрессий.
3.Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.
4.Дать с помощью среднего (общего) коэффициента эластичности сравнительную оценку силы связи фактора с результатом.
5.Оценить с помощью средней ошибки аппроксимации качество уравнений.
6.Оценить с помощью F-критерия Фишера статистическую надежность результатов регрессионного моделирования. (работа была выполнена специалистами Автор 24) По значениям характеристик, рассчитанных в пп. 4, 5 и данном пункте, выбрать лучшее уравнение регрессии и дать его обоснование.
7.Рассчитать прогнозное значение результата для уравнений линейной, экспоненциальной, полулогарифмической и гиперболической парных регрессий , если прогнозное значение фактора увеличится на 15% от его среднего уровня. Определить доверительный интервал прогноза для уровня значимости α=0,05.
8.Оценить полученные результаты, выводы оформить в аналитической записке контрольной работы.
Решение:
Построим поле корреляции и сформулируем гипотезу о формесвязи.
Анализируя полученный график можно сделать вывод о том, что точки поля корреляции располагаются вдоль некоторой воображаемой прямой линии, достаточно плотно, рассеиваясь около неё. Можно предположить, что связь числа рабочих и объема готовой продукции положительная, достаточно тесная.
2. Рассчитаем параметры уравнений линейной, квадратичной, экспоненциальной, полулогарифмической, гиперболической парной регрессии.
2а. Линейная регрессия. Для расчета параметров a и b линейного уравнения регрессии составим систему нормальных уравнений относительно a и b:
Для определения следующих данных: , , , , , составим вспомогательную таблицу
x y x2 y2 x • y
420 99 176400 9801 41580
170 27 28900 729 4590
340 53 115600 2809 18020
230 57 52900 3249 13110
560 115 313600 13225 64400
290 62 84100 3844 17980
410 86 168100 7396 35260
100 19 10000 361 1900
550 120 302500 14400 66000
340 830 115600 688900 282200
Сумма 3410 1468 1367700 744714 545040
Для наших данных система уравнений имеет вид
Домножим уравнение (1) системы на (-341), получим систему, которую решим методом алгебраического сложения.
Получаем:
204890*b = 44452
Откуда b = 0.217, a = 72.8182
Уравнение регрессии (эмпирическое уравнение регрессии):
2б. Квадратичная регрессия. Рассчитаем параметры уравнения квадратичной парной регрессии.
Степенное уравнение регрессии имеет вид
Система уравнений МНК:
Для расчета параметров регрессии построим расчетную таблицу
x y x2 y2 x y x3 x4 x2 y
420 99 176400 9801 41580 74088000 31116960000 17463600
170 27 28900 729 4590 4913000 835210000 780300
340 53 115600 2809 18020 39304000 13363360000 6126800
230 57 52900 3249 13110 12167000 2798410000 3015300
560 115 313600 13225 64400 175616000 98344960000 36064000
290 62 84100 3844 17980 24389000 7072810000 5214200
410 86 168100 7396 35260 68921000 28257610000 14456600
100 19 10000 361 1900 1000000 100000000 190000
550 120 302500 14400 66000 166375000 91506250000 36300000
340 830 115600 688900 282200 39304000 13363360000 95948000
Сумма 3410 1468 1367700 744714 545040 606077000 286758930000 215558800
Для наших данных система уравнений имеет вид
Получаем c = -0.00348, b = 2.591, a = -260.485 Уравнение регрессии (эмпирическое уравнение регрессии):
2в. Экспоненциальная регрессия. Рассчитаем параметры уравнения экспоненциальной парной регрессии.
Экспоненциальное уравнение регрессии имеет вид
После линеаризации получим: ln(y) = ln(a) + bx
Система нормальных уравнений.
Для расчета параметров регрессии построим расчетную таблицу:
x ln(y) x2 ln(y)2 x • ln(y)
420 4,5951 176400 21,1151 1929,95
170 3,2958 28900 10,8625 560,2923
340 3,9703 115600 15,7632 1349,899
230 4,0431 52900 16,3463 929,9018
560 4,7449 313600 22,5144 2657,162
290 4,1271 84100 17,0332 1196,869
410 4,4543 168100 19,8412 1826,282
100 2,9444 10000 8,6697 294,4439
550 4,7875 302500 22,9201 2633,121
340 6,7214 115600 45,1776 2285,285
Сумма 3410 43,6841 1367700 200,2433 15663,21
Для наших данных система уравнений имеет вид
Домножим уравнение (1) системы на (-341), получим систему, которую решим методом алгебраического сложения.
Получаем эмпирические коэффициенты регрессии: b = 0.00374, a = 3.092.
Уравнение регрессии (эмпирическое уравнение регрессии):
2г. Полулогарифмическая регрессия. Рассчитаем параметры уравнения полулогарифмической парной регрессии.
Логарифмическое уравнение регрессии имеет вид
y = b ln(x) + a
Для расчета параметров регрессии построим расчетную таблицу
ln(x) y ln(x)2 y2 ln(x) • y
6,04 99 36,48 9801 597,99
5,14 27 26,38 729 138,67
5,83 53 33,98 2809 308,93
5,44 57 29,57 3249 309,97
6,33 115 40,04 13225 727,71
5,67 62 32,15 3844 351,53
6,02 86 36,19 7396 517,39
4,61 19 21,21 361 87,50
6,31 120 39,82 14400 757,19
5,83 830 33,98 688900 4838,02
Сумма 57,20 1468 329,79 744714 8634,90
Для наших данных система уравнений имеет вид
Домножим уравнение (1) системы на (-5.72), получим систему, которую решим методом алгебраического сложения.
Уравнение регрессии (эмпирическое уравнение регрессии):
2д...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
19 декабря 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
По данным взятым из соответствующей таблицы выполнить следующие действия
1 Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи.docx
2018-12-22 15:49
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4
Положительно
Хороший автор, рекомендую! Работа сделана хорошо, автор на все вопросы по работе консультировал, доработки выполнила быстро. Спасибо!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
