Создан заказ №4039934
21 мая 2019
По территориям региона приводятся данные за 2014 г (р1 - число букв в полном имени
Как заказчик описал требования к работе:
Оформить все графики в контрольной; 2. начертить схемы в соответствие со стандартами (можно в графическом редакторе на пк). Работу нужно сдавать в пятницу, поэтому 2 дня на выполнение максимум. Подробное задание прикрелено.
Фрагмент выполненной работы:
По территориям региона приводятся данные за 2014 г. (р1
- число букв в полном имени, р2 - число букв в фамилии).
Номеррегиона Среднедушевой прожиточныйминимум в день одноготрудоспособного, руб., x
Среднедневная заработнаяплата, руб., y
1 78+р1 133+ р2
2 80+р2 148
3 87 135+р1
4 79 154
5 106 157+р1
6 106+ р1 195
7 67 139
8 98 158+ р2
9 73+р2 152
10 87 162
11 86 146+ р2
12 110+р1 173
Требуется:
1.Построить линейное уравнение парной регрессии у по х.
2.Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции, коэффициент детерминации и среднюю ошибку аппроксимации.
3.Оценить статистическую значимость уравнения регрессии вцелом и отдельных параметров регрессии и корреляции с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.
4.Выполнить прогноз заработной платы y при прогнозномзначении среднедушевого прожиточного минимума x, составляющем107% от среднего уровня.
5.Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и егодоверительный интервал.
6.На одном графике отложить исходные данные итеоретическую прямую.
7.Проверить вычисления в MS Excel.
p1=8 , p2 =8
Решение:
Рассчитаем параметры линейной парной регрессии от :
В общем виде однофакторная линейная эконометрическая модель записывается следующим образом:
где вектор наблюдений за результативным показателем;
вектор наблюдений за фактором;
неизвестные параметры, что подлежат определению;
случайная величина ( отклонение, остаток)
Ее оценкой является модель:
вектор оцененных значений результативного показателя;
оценки параметров модели.
Чтобы найти оценки параметров модели воспользуемся 1МНК:
где коэффициент ковариации показателя и фактора характеризует плотность связи этих признаков и разброс и рассчитывается за формулой:
средние значения показателя и фактора:
среднее значение произведения показателя и фактора:
дисперсия фактора характеризует разброс признаки вокруг среднего и рассчитывается за формулой:
среднее значение квадратов фактора:
Таблица 1
Вспомогательные расчеты
86 141 12126 7396 19881 152,8697 -11,8697 140,8895 8,418218
88 148 13024 7744 21904 154,6409 -6,64088 44,10128 4,487081
87 143 12441 7569 20449 153,7553 -10,7553 115,6761 7,521177
79 154 12166 6241 23716 146,6705 7,329487 53,72138 4,759407
106 165 17490 11236 27225 170,5816 -5,58161 31,15439 3,382795
114 195 22230 12996 38025 177,6664 17,33362 300,4543 8,889035
67 139 9313 4489 19321 136,0434 2,956642 8,741732 2,127081
98 166 16268 9604 27556 163,4968 2,503158 6,2658 1,507926
81 152 12312 6561 23104 148,4417 3,558294 12,66146 2,340983
87 162 14094 7569 26244 153,7553 8,244717 67,97536 5,089331
86 154 13244 7396 23716 152,8697 1,130313 1,277608 0,73397
118 173 20414 13924 29929 181,2088 -8,20877 67,38386 4,744952
Итого 1097 1892 175122 102725 301070 1892 0 850,3028 54,00196
Средние значения 91,41667 157,6667 14593,5 8560,41667 25089,17 157,6667
14,26218 15,17857
203,4097 230,3889
Найдем компоненты 1МНК :
Находим оценки параметров модели:
Получим: Подставим найденные параметры в уравнение получим:
.
Параметр регрессии позволяет сделать вывод, что с увеличениемсреднедушевого прожиточного минимума на 1 руб. (работа была выполнена специалистами author24.ru) среднедневнаязаработная плата возрастает в среднем на 0,89 руб. (или 89 коп.).
После нахождения уравнения регрессии заполняем столбцы 7-10таблицы 1.
Выполним оценку тесноту связи между переменными с помощью коэффициента корреляции и средней ошибки аппроксимации:
Для анализа полученной модели вычислим коэффициент корреляции по формуле:
где ,
Вычислим :
Т.к. значение коэффициента корреляции больше 0,7, то это говорит оналичии весьма тесной линейной связи между признаками.Коэффициент детерминации:
.
Это означает, что 69,2% вариации заработной платы (у) объясняетсявариацией фактора - среднедушевого прожиточного минимума.
Качество модели определяет средняя ошибка аппроксимации:
Качество построенной модели оценивается как хорошее, так как не превышает 10%.
3. Оценку статистической значимости уравнения регрессии в целомпроведем с помощью -критерия Фишера. Фактическое значение критерия по формуле составит
Табличное значение критерия при пятипроцентном уровне значимости и степенях свободы и составляет Fтабл =4,96...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
22 мая 2019
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
По территориям региона приводятся данные за 2014 г (р1
- число букв в полном имени.docx
2019-05-25 21:01
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Работа выполнена в срок, оперативно автор отвечал на вопросы по работе, оформление хорошее. Рекомендую! Досрочно принял работу
Хочешь такую же работу?
300 ₽
