Спасибо за быстро выполненную работу! Надеюсь на дальнейшее сотрудничество)
Информация о работе
Подробнее о работе
Имеется эмпирическая зависимость между двумя экономическими факторами Х и У Постройте четыре уравнен
- 2 страниц
- 2016 год
- 14 просмотров
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
А)Построим уравнение линейной регрессии y = ax + b. Для расчетов используем данные таблицы
x
y
x² x·y
y² у(х)
0,25 0,5 0,0625 0,125 0,25 2,7
0,5 1,5 0,25 0,75 2,25 3,2
0,75 2,9 0,5625 2,175 8,41 3,7
1 5,6 1 5,6 31,36 4,2
1,25 8,3 1,5625 10,375 68,89 4,7
1,5 11,2 2,25 16,8 125,44 5,2
1,75 16,3 3,0625 28,525 265,69 5,7
2 16,9 4 33,8 285,61 6,2
2,25 23,2 5,0625 52,2 538,24 6,7
2,5 28,4 6,25 71 806,56 7,2
Сумма 13,75 114,80 24,06 221,35 2132,70 49,50
Среднее 1,38 11,48 2,41 22,14 213,27 4,95
Дисперсия 0,52 81,48
Сркв.откл. 0,72 9,03
Вычислим оценки коэффициентов регрессии:
Рассчитываем параметр b:
Рассчитываем параметр a:
Уравнение линейной регрессии имеет вид:
Рассчитаем линейный коэффициент парной корреляции:
Связь между признаком Y фактором X весьма высокая и прямая.
Б)Построению уравнения степенной регрессии предшествует процедура линеаризации переменных. В примере линеаризация производится путем логарифмирования обеих частей уравнения:
.
Произведем линеаризацию модели путем замены и . В результате получим линейное уравнение .
Для расчетов используем данные табл.
x
y
Y = ln(y) Х = ln(х) ХY
Y2 X2 у(х) (у-у(х))^2 (y-yср)^2
0,25 0,5 -0,69 -1,39 0,96 0,48 1,92 0,46 0,00 120,56
0,5 1,5 0,41 -0,69 -0,28 0,16 0,48 1,58 0,01 99,60
0,75 2,9 1,06 -0,29 -0,31 1,13 0,08 3,26 0,13 73,62
1 5,6 1,72 0,00 0,00 2,97 0,00 5,44 0,03 34,57
1,25 8,3 2,12 0,22 0,47 4,48 0,05 8,09 0,04 10,11
1,5 11,2 2,42 0,41 0,98 5,84 0,16 11,20 0,00 0,08
1,75 16,3 2,79 0,56 1,56 7,79 0,31
Отсутствует
Имеется эмпирическая зависимость между двумя экономическими факторами Х и У. Постройте четыре уравнения регрессии: линейное, степенное, показательное и гиперболическое. Для каждой регрессионной модели найдите коэффициент парной корреляции и из их сравнении выберете наиболее адекватную регрессионную модель.
Xi
Yi
0,25 0,5
0,5 1,5
0,75 2,9
1 5,6
1,25 8,3
1,5 11,2
1,75 16,3
2 16,9
2,25 23,2
2,5 28,4
Отсутствует
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
