Создан заказ №4066470
28 мая 2019
Исходные данные по региону Год Уровень бедности Y Соотношение среднемес зп к ПМ
Как заказчик описал требования к работе:
Задание: решить контрольную по экономическому анализу, срок 2 дня, очень нужно! Расписывайте, пожалуйста, подробное решение для каждой задачи.
Фрагмент выполненной работы:
Исходные данные по региону.
Год Уровень бедности, Y Соотношение среднемес зп к ПМ, X1, Доля зп в структуре доходов,X2 коэф фондов,X3 Численность экономически активного населения,X4
2008 23,5 277,2 49,9 11,7 440,40
2009 22,2 286,4 44,9 12 457,30
2010 19,5 309 46,3 12,1 445,40
2011 20,1 325,2 48,6 11,9 450,00
2012 18,8 320,5 49,1 12,2 427,00
2013 20,9 302,3 46,5 11,5 419,00
2014 21,4 282,6 45,9 11,5 422,00
2015 24,4 257,6 41,6 10,7 412,00
2016 25,1 257,6 43,9 10 414,00
2017 24,9 294,1 47,4 9,8 414,00
Задание:
Оценить тесноту связи между результативным показателем и факторами, чтобы определить наиболее значимый фактор.
Дайте оценку силы связи факторов с результатом с помощью средних коэффициентов эластичности.
Оцените статистическую зависимость параметров и уравнения регрессии в целом с помощью соответственно критериев Стьюдента и Фишера
Выполнить прогноз уровня бедности в регионе на 2019, 2020, 2021 гг.
Оценить точность прогноза и его доверительный интервал. (работа была выполнена специалистами author24.ru)
Результаты оформить в виде аналитической записки.
Расчеты можно делать с помощью эксель, но таблицы с результатами обязательно вставлять в документ.
Решение:
1) Оценить тесноту связи между результативным показателем и факторами, чтобы определить наиболее значимый фактор.
Построим корреляционную матрицу, используя функцию «Сервис.Анализ данных.Корреляция» табличного процессора MS Excel.
Y X1, X2 X3 X4
Y 1
X1, -0,835 1
X2 -0,456 0,680 1
X3 -0,858 0,606 0,434 1
X4 -0,485 0,459 0,377 0,737 1
Из матрицы следует, что наблюдается коллинеарность между факторами x3 и x4, так как rx3x4 = 0,737. Для дальнейшего рассмотрения оставляем фактор x2, так как он меньше коррелирует с фактором x3 ( rx2 x3 = 0,434 < r x1 x3 = 0,606 ). Таким образом, далее будет строиться регрессия y на факторы х1, x3 и x4.
Таким образом, далее будет строиться регрессия y на факторы x2 и x3.
2) Для построения уравнения линейной регрессии используем функцию «Сервис.Анализ данных.Регрессия».
Таблица 1
Результаты корреляционного анализа
ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный R 0,972
R-квадрат 0,945
Нормированный R-квадрат 0,917
Стандартная ошибка 0,664
Наблюдения 10
Таблица 2
Результаты дисперсионного анализа
df
SS MS F Значимость F
Регрессия 3 45,031 15,010 34,056 0,000365
Остаток 6 2,645 0,441
Итого 9 47,676
Таблица3
Результаты регрессионного анализа
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95%
Y-пересечение 40,532 6,114 6,629 0,001 25,571 55,493
Соотношение среднемес зп к ПМ, X1, -0,049 0,012 -4,180 0,006 -0,078 -0,020
коэф фондов,X3 -2,112 0,420 -5,031 0,002 -3,139 -1,085
Численность экономически активного населения,X4 0,046 0,020 2,358 0,056 -0,002 0,094
Из таблицы следует, что уравнение регрессии имеет вид
y = 40,532 -0,049•x1 -2,112•x3 + 0,046•x4.
2. Рассчитаем средние коэффициенты эластичности:
Предварительно определим средние значения переменных
С увеличением соотношения среднемесячной заработной платы к ПМ х1 на 1 усл.ед...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 мая 2019
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Исходные данные по региону
Год Уровень бедности Y Соотношение среднемес зп к ПМ.docx
2019-06-01 08:54
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Большое спасибо автору!!Работа выполнена без замечаний. К автору обращаюсь не в первый раз,буду обращаться еще!! Автор пунктуален, подходит к работе ответственно,внимательно изучает требования и соблюдает их. Отличный автор всем советую.
Хочешь такую же работу?
300 ₽
