Создан заказ №1060513
28 марта 2016
Задание 1(22) Имеются данные по совокупности сельскохозяйственных предприятий центральной зоны Краснодарского края за 2013 г
Как заказчик описал требования к работе:
Контрольная по эконометрике
Мои задачи:22 52 93
Срок: 9 апреля.
Фрагмент выполненной работы:
Задание 1(22). Имеются данные по совокупности сельскохозяйственных предприятий центральной зоны Краснодарского края за 2013 г. По одному варианту требуется выполнить задания.
Построить график связи между двумя признаками, определив какой из них является факторным (X), а какой результативным (Y). По графику подобрать соответствующую модель уравнения регрессии.
Методом наименьших квадратов определить параметры уравнения регрессии.
Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.
Найти средний коэффициент эластичности.
Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
Оценить значимость коэффициентов корреляции и регрессии по критерию t – Стьюдента при уровне значимости 0,05..
Охарактеризовать статистическую надежность уравнения регрессии по критерию F-критерия Фишера при уровне значимости 0,05.
Рассчитать прогнозирование результативного признака, если возможное значение факторного признака на 15% больше его среднего значения по совокупности.
№ Выручка от реализации на 1 га сельскохозяйственных угодий Начислено заработной платы на 1 га сельскохозяйственных угодий
Y1 X9
55,0 12,85
38,9 7,59
35,9 5,13
47,7 9,47
37,3 6,44
71,0 11,77
46,4 6,05
42,5 9,03
47,6 9,01
35,4 4,33
42,5 8,35
36,9 4,40
34,1 4,80
21,3 1,46
23,7 2,88
54,8 6,07
23,3 2,33
25,6 9,53
37,8 6,85
50,7 15,22
Решение:
Построить график связи между двумя признаками, определив какой из них является факторным (X), а какой результативным (Y). (работа была выполнена специалистами Автор 24) По графику подобрать соответствующую модель уравнения регрессии.
Для заданных исходных данных строим поле корреляции — диаграмму зависимости показателя от фактора .
По расположению точек, их концентрации в определенном направлении можно судить о наличие связи.
На основании поля корреляции можно сделать вывод, что между указанными признаками существует прямая, линейная зависимость.
Методом наименьших квадратов определить параметры уравнения регрессии:
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
55 12,85 3025 165,1225 706,75 1397,713 31430,69 11,25632
38,9 7,59 1513,21 57,6081 295,251 1311,074 9,449761 0,235019
35,9 5,13 1288,81 26,3169 184,167 1776,287 6607,653 4,795721
47,7 9,47 2275,29 89,6809 451,719 1806,423 26057,31 9,812933
37,3 6,44 1391,29 41,4736 240,212 1401,48 5259,166 4,919953
71 11,77 5041 138,5329 835,67 1344,976 5779,612 5,350018
46,4 6,05 2152,96 36,6025 280,72 1682,115 22534,43 9,798611
42,5 9,03 1806,25 81,5409 383,775 1742,385 17262,09 8,155511
47,6 9,01 2265,76 81,1801 428,876 1352,51 3193,387 4,360344
35,4 4,33 1253,16 18,7489 153,282 1433,499 10506,53 6,673266
42,5 8,35 1806,25 69,7225 354,875 1563,457 27074,39 9,522162
36,9 4,4 1361,61 19,36 162,36 1894,945 17674,41 7,545127
34,1 4,8 1162,81 23,04 163,68 1561,574 147896,8 32,67405
21,3 1,46 453,69 2,1316 31,098 1683,998 23103,44 9,921551
23,7 2,88 561,69 8,2944 68,256 1386,412 5124,806 4,909996
54,8 6,07 3003,04 36,8449 332,636 1360,044 24349,69 12,96046
23,3 2,33 542,89 5,4289 54,289 1339,326 52590,36 20,65999
25,6 9,53 655,36 90,8209 243,968 1629,378 160498 19,73508
37,8 6,85 1428,84 46,9225 258,93 1774,404 329012,4 24,42913
50,7 15,22 2570,49 231,6484 771,654
Итого 808,4 143,56 35559,4 1271,021 6402,168 29442 915964,6 207,7152
Средние значения 40,42 7,178 1777,97 63,55107 320,1084 1549,579
Найдем компоненты 1МНК :
Находим оценки параметров модели:
Подставим найденные параметры в уравнение получим:
.
Параметр регрессии позволяет сделать вывод, что с увеличениемначисленной заработной платы на 1 га сельскохозяйственных угодий на 1 тыс. руб. выручка от реализации на 1 га сельскохозяйственных угодий возрастает в среднем на 2,49 тыс. руб.
Оценим тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации:
Для анализа полученной модели вычислим коэффициент корреляции по формуле:
где ,
Вычислим :
На основании полученного значения коэффициента корреляции так же можно сделать вывод о линейной зависимости между фактором и показателем .
Линейный коэффициент корреляции принимает значения от –1 до +1. Связи между признаками могут быть слабыми и сильными (тесными). Их критерии оцениваются по шкале Чеддока: 0,1 < rxy < 0,3: слабая; 0,3 < rxy < 0,5: умеренная; 0,5 < rxy < 0,7: заметная; 0,7 < rxy < 0,9: высокая; 0,9 < rxy < 1: весьма высокая;
Следовательно, связь между признаком Y фактором X прямая, высокая...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 марта 2016
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Задание 1(22) Имеются данные по совокупности сельскохозяйственных предприятий центральной зоны Краснодарского края за 2013 г.docx
2016-04-01 18:08
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Спасибо автору за качественную и своевременно выполненную работу. Буду обращаться еще.
Хочешь такую же работу?
300 ₽
