Спасибо за быстро выполненную работу! Надеюсь на дальнейшее сотрудничество)
Информация о работе
Подробнее о работе
контрольная работа
- 26 страниц
- 2019 год
- 38 просмотров
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
-
СОДЕРЖАНИЕ
Задание 1.Критерии классификации типов структурных моделей 3
Задание 2. 9
Задание 3. 15
Задание 4. 20
Список литературы 26
Задание 1.Критерии классификации типов структурных моделей
Задание 2.
По территориям региона приводятся данные за 20XX г.(
Номер региона Среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного, руб., x Среднедневная заработная плата, руб., y
1 784 1337
2 804 1487
3 874 1357
4 794 1547
5 1574 1577
6 1064 1957
7 674 1367
8 984 1587
9 734 1527
10 864 1627
11 874 1467
12 1104 1737
1. Рассчитать параметры уравнения линейной парной регрессии
y abx .
2. Оценить тесноту связи зависимой переменной (результативного фактора) с объясняющей переменной с помощью показателей корреляции и детерминации.
3. Оценить с помощью F-критерия Фишера статистическую надежность моделирования.
4. Оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции.
5. Определить среднюю ошибку аппроксимации.
6. Используя коэффициент эластичности, выполнить количественную оценку влияния объясняющего фактора на результат.
7. Выполнить точечный и интервальный прогноз результативного признака при увеличении объясняющего признака на 25% от его среднего значения (достоверность прогноза 95%).
8. На одном графике отложить исходные данные и теоретическую прямую.
9. Проверить вычисления в MS Excel.
Задание 3.
По территориям региона приводятся данные за 20XX г.(
Номер месяца, руб., x Среднедневная выработка, т, y
1 5,37
2 9,32
3 14,17
4 19,92
5 26,57
6 34,12
7 42,57
8 51,92
9 62,17
10 73,32
В соответствии с вариантом задания, используя статистический материал, необходимо:
1. Рассчитать параметры уравнения нелинейной парной регрессии.
2. Оценить тесноту связи зависимой переменной (результативного фактора) с объясняющей переменной с помощью показателей корреляции и детерминации.
3. Оценить с помощью F-критерия Фишера статистическую надежность моделирования.
4. Оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции.
5. Определить среднюю ошибку аппроксимации.
6. Используя коэффициент эластичности, выполнить количественную оценку влияния объясняющего фактора на результат.
7. На одном графике отложить исходные данные и теоретическую прямую.
Задание 4.
По статистическим данным, описывающим зависимость производительности труда за год в некоторой отрасли производства (переменная Y ) от удельного веса рабочих с технической подготовкой (объясняющая переменная X1 ) и удельного веса механизированных работ (объясняющая переменная X2 ), построить модель множественной линейной регрессии и выполнить статистический анализ построенной модели.
Уравнение регрессии:
Номер завода Удельный вес рабочих с технической подготовкой, %
х1 Удельный вес механизированных работ, %
х2 Производительность труда
у
1 68 91 4300
2 65 90 4150
3 51 74 3000
4 50 70 3420
5 53 76 3300
6 58 77 3400
7 57 80 3460
8 65 88 4100
9 61 84 3700
10 58 79 3500
В соответствии с вариантом задания, используя статистический материал, необходимо:
1. Рассчитать параметры линейного уравнения множественной регрессии с полным перечнем факторов.
2. Оценить значимость уравнения в целом, используя значение множественного коэффициента корреляции и общего F-критерия Фишера
3. Оценить статистическую значимость параметров регрессионной модели с помощью t-критерия.
4. Исследовать коллинеарность между факторами. При наличии мультиколлинеарности исключить какой-либо фактор из уравнения регрессии.
5. Построить новое уравнение множественной регрессии, провести все необходимые исследования, аналогичные проведенным выше.
6. На основании результатов п. 5 найти
а) средние коэффициенты эластичности фактора y от независимых факторов;
б) прогнозное значение результата при значении важнейшей объясняющей переменной, равном максимальному наблюденному значению, увеличенному на 10 %, и при значении второй объясняющей переменной, равном минимальному наблюденному значению, уменьшенному на 15%.
в) Интервальное предсказание значения y с надежностью 0,9.
+
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
