Создан заказ №3593826
28 января 2019
Вариант 22 Известны статистические данные по 36 строительным бригадам Необходимо выяснить влияние различных факторов на величину накладных расходов в строительстве
Как заказчик описал требования к работе:
Нужно выполнить контрольную по эконометрике. Есть 6 задач и 3 теор.вопроса, срок - к 23-ему числу. Оплату обсудим в личном диалоге.
Фрагмент выполненной работы:
Вариант 22
Известны статистические данные по 36 строительным бригадам. Необходимо выяснить влияние различных факторов на величину накладных расходов в строительстве. Известно, что к накладным расходам относятся административно-хозяйственные, коммунальные расходы, дополнительная заработная плата и другие расходы. На качественном уровне выявлено, что фактический уровень накладных расходов оказался наиболее тесно связан со следующими факторами: объемом выполненных работ, численностью рабочих, занятых на строительно-монтажных работах, фондом заработной платы. (работа была выполнена специалистами Автор 24) Остальные факторы были признаны незначимыми.
На основании имеющихся данных необходимо при помощи использования функций Excel.
1. Рассчитать параметры множественной линейной регрессии, проводя процедуру стандартного регрессионного исследования до получения удовлетворительной модели.
Провести полный анализ полученного уравнения регрессионной связи. К числу рассчитываемых и анализируемых параметров относятся:
а) коэффициенты регрессии (и их значимость);
б) коэффициент корреляции (и его значимость);
в) коэффициент детерминации;
г) стандартные ошибки коэффициентов регрессии;
д) доверительные интервалы для коэффициентов регрессии;
е) величины общей, объясненной и остаточной дисперсии.
2. На основании реальных и расчетных значений накладных расходов построить графики и сравнить их.
№ Накладные расходы, руб. Объем работ (куб. м) Численность рабочих (чел.) Фонд заработной платы(руб.)
1 77274 226 7 26842
2 129200 361 11 46238
3 82112 258 6 38496
4 57903 143 4 17708
5 147361 448 9 47834
6 106526 296 8 32190
7 79453 228 6 26538
8 98062 263 8 31301
9 58706 154 5 25477
10 123124 311 8 44060
11 135314 396 12 47575
12 102078 281 7 37056
13 190355 588 16 70425
14 160915 447 14 60380
15 125879 350 11 52215
16 166245 525 14 56566
17 101402 274 8 40762
18 56660 138 4 23965
19 51667 142 4 14911
20 73947 195 7 30332
21 85273 229 5 31735
22 68093 187 5 20164
23 85097 228 8 37318
24 97709 289 7 45684
25 148617 411 12 64029
26 69591 215 6 31852
27 121991 359 9 49022
28 65334 198 4 24639
29 108159 304 9 45048
30 87201 253 5 34403
32 106522 304 7 35468
33 192984 583 15 68309
34 153610 440 10 72800
35 125646 361 11 42755
36 177424 489 15 55149
Решение:
Для измерения влияния ряда факторов построим модель множественной регрессии, в которых зависимая переменная у рассматривается как функция нескольких (в общем случае m) независимых переменных х:
y=fx1,x2,x3,…,xm
Линейное уравнение множественной регрессии для m факторов имеет следующий вид:
y=a0+a1x1+a2x2+a3x3+…+amxm
Для данной зависимости необходимо рассчитать коэффициенты регрессии a0, a1, а2, …, am, удовлетворяющие требованию минимизации суммы квадратов.
Проведем регрессионный анализ в Excel и получим:
Коэффициенты
Y-пересечение 7496,540
Объем работ (куб. м) 237,010
Численность рабочих (чел.) 1952,363
Фонд заработной платы (руб.) 0,278
Уравнение множественной регрессии имеет вид:
y=7496,54+237,01x1+1952,363x2+0,278x3
Проанализируем показатели значимости полученных коэффициентов регрессии.
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение
Y-пересечение 7496,54 2539,9526 2,9514 0,00598
Объем работ (куб. м) 237,010 25,9590 9,1302 0,00000
Численность рабочих (чел.) 1952,363 738,7434 2,6428 0,01278
Фонд заработной платы (руб.) 0,278 0,1518 1,8345 0,07619
Как видно, вероятности выполнения нуль-гипотезы (Р-значения) коэффициентов регрессии a1 и a2 ниже 0,05 (Р<0,05) – данные параметры регрессии статистически значимы.
Р-значение коэффициента а3 составляет Р≥0,05 – фактор «Фонд заработной платы» не оказывает влияния на зависимую переменную, его необходимо удалить из модели.
Повторим регрессионный анализ с включением факторов a1 и a2:
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение
Y-пересечение 8991,844 2492,949 3,607 0,001
Объем работ (куб. м) 265,418 21,591 12,293 0,000
Численность рабочих (чел.) 2075,986 762,370 2,723 0,010
Р-значение факторов не превышает 0,05 (Р<0,05) – коэффициенты регрессии статистически значимы, следовательно, нуль-гипотеза отвергается.
Таким образом, уравнение регрессии с учетом только значимых факторов примет вид:
y=8991,844+265,418x1+2075,986x2
Стандартные ошибки коэффициентов приведены выше в результатах регрессионного анализа.
Доверительные интервалы для параметров регрессии имеют вид:
3913,873<a0<14069,815
221,438<a1<309,397
523,088<a2<3628,883
ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный R 0,991
R-квадрат 0,983
Нормированный R-квадрат 0,982
Стандартная ошибка 5326,411
Наблюдения 36
По данным проведенного в Excel регрессионного анализа он составляет:
R=0,991
Как видно, коэффициент корреляции R>0,7, между зависимой переменной и фактором наблюдается очень высокая корреляционная связь.
Определим значимость коэффициента корреляции...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
29 января 2019
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Вариант 22
Известны статистические данные по 36 строительным бригадам Необходимо выяснить влияние различных факторов на величину накладных расходов в строительстве.docx
2019-02-01 15:50
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Отличный Автор! Очень быстро, правильно, по приемлемой цене! Буду обращаться ещё!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
