Создан заказ №1654501
10 января 2017
По данным приведенным в табл 1 1 согласно Вашего варианта где А – доля денежных доходов
Как заказчик описал требования к работе:
Уважаемые авторы, указывайте, пожалуйста, как быстро сможете выполнить заказ! 12 вариант. Если сможете завтра до обеда или сегодня - вообще здорово. Главное - ОПЕРАТИВНО и за доступную цену.
Фрагмент выполненной работы:
По данным, приведенным в табл. 1.1, согласно Вашего варианта, где
А – доля денежных доходов, направленных на прирост сбережений во вкладах, займах, сертификатов и на покупку валюты, в общей сумме среднедушевого денежного дохода, %
В – среднемесячная начисленная заработная плата, усл. ед.
1. Постройте поле корреляции и сформулируйте гипотезу о форме связи.
2. Рассчитайте параметры уравнений парной регрессии, вид которых выбирается согласно табл. (работа была выполнена специалистами author24.ru) 1.2.
3. Оцените тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.
4. Дайте с помощью среднего (общего) коэффициента эластичности сравнительную оценку силы связи фактора с результатом.
5. Дайте с помощью средней ошибки аппроксимации оценку качества уравнений.
6. Оцените с помощью критерия Фишера статистическую надежность результатов регрессивного моделирования.
7. Рассчитайте, если это возможно, прогнозное значение результата, если прогнозное значение фактора увеличится на 7% от его среднего уровня. Определите доверительный интервал прогноза для уровня значимости α = 0,05 .
8. Оцените полученные результаты, выводы оформите в аналитической записке.
А В
8,6 3000
6,4 3430
6,7 3560
6,3 2890
8,7 3410
6,4 3270
6,3 3570
6,9 3000
8,7 3430
6,4 3560
8,7 2890
Решение:
1. Построим поле корреляции и сформулируем гипотезу о форме связи.
Визуальный анализ полученного графика показывает, что точки поля корреляции располагаются вдоль некоторой воображаемой линии, но не очень плотно, рассеиваясь около неё. Можно предположить наличие не очень тесной обратной связи между показателями А и В.
2. Рассчитаем параметры уравнений парной регрессии.
2а. Линейная регрессия. Для расчета параметров a и b линейной регрессии систему нормальных уравнений относительно а и b:
Для определения следующих данных: , , , , , составим вспомогательную таблицу
х
у x2 y2 x • y
3000 8,6 9000000 73,96 25800
3430 6,4 11764900 40,96 21952
3560 6,7 12673600 44,89 23852
2890 6,3 8352100 39,69 18207
3410 8,7 11628100 75,69 29667
3270 6,4 10692900 40,96 20928
3570 6,3 12744900 39,69 22491
3000 6,9 9000000 47,61 20700
3430 8,7 11764900 75,69 29841
3560 6,4 12673600 40,96 22784
2890 8,7 8352100 75,69 25143
36010 80,1 118647100 595,79 261365
Для наших данных система уравнений имеет вид
11a + 36010 b = 80.1
36010 a + 118647100 b = 261365
Домножим уравнение (1) системы на (-3273.64), получим систему, которую решим методом алгебраического сложения.
-36010a -117883776.4 b = -262218.56
36010 a + 118647100 b = 261365
Получаем эмпирические коэффициенты регрессии: b = -0.00112, a = 10.9406
Уравнение регрессии (эмпирическое уравнение регрессии):
y = -0.001 x + 10.94
2б. Экспоненциальная регрессия. Рассчитаем параметры уравнения экспоненциальной парной регрессии.
Экспоненциальное уравнение регрессии имеет вид
y = a ebx
После линеаризации получим:
ln(y) = ln(a) + bx
Система нормальных уравнений.
a•n + b∑x = ∑y
a∑x + b∑x2 = ∑y•x
Для расчета параметров регрессии построим расчетную таблицу
x
у ln(y) x2 ln(y)2 x • ln(y)
3000 8,6 2,15 9000000 4,63 6455,29
3430 6,4 1,86 11764900 3,45 6367,10
3560 6,7 1,90 12673600 3,62 6771,50
2890 6,3 1,84 8352100 3,39 5319,19
3410 8,7 2,16 11628100 4,68 7376,93
3270 6,4 1,86 10692900 3,45 6070,09
3570 6,3 1,84 12744900 3,39 6570,76
3000 6,9 1,93 9000000 3,73 5794,56
3430 8,7 2,16 11764900 4,68 7420,20
3560 6,4 1,86 12673600 3,45 6608,42
2890 8,7 2,16 8352100 4,68 6252,00
36010 80,10 21,73 118647100 43,13 71006,05
Для наших данных система уравнений имеет вид
11a + 36010 b = 21.73
36010 a + 118647100 b = 71006.05
Домножим уравнение (1) системы на (-3273.64)
-36010a -117883776.4 b = -71120.99
36010 a + 118647100 b = 71006.05
Получаем эмпирические коэффициенты регрессии: b = -0.00015, a = 2.4675
Уравнение регрессии:
y = e2.46748525e-0.00015x = 11.79275e-0.00015x
3. Оценим тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.
3а. Линейная модель
Подставляя в полученное уравнение фактические значения x, получаем теоретические значения результата
x
y
y(x) (yi-ycp)2 (y-y(x))2 (xi-xcp)2 |y - yx|:y
3000 8,6 7,588 1,738 1,025 74877 0,118
3430 6,4 7,107 0,778 0,5 24450 0,11
3560 6,7 6,962 0,339 0,0685 82004 0,0391
2890 6,3 7,711 0,964 1,99 147177 0,224
3410 8,7 7,129 2,011 2,467 18595 0,181
3270 6,4 7,286 0,778 0,785 13,223 0,138
3570 6,3 6,951 0,964 0,423 87831 0,103
3000 6,9 7,588 0,146 0,473 74877 0,0997
3430 8,7 7,107 2,011 2,537 24450 0,183
3560 6,4 6,962 0,778 0,316 82004 0,0878
2890 8,7 7,711 2,011 0,979 147177 0,114
36010 80,1 80,1 12,516 11,563 763455 1,398
Рассчитаем линейный коэффициент парной корреляции:
В нашем примере связь между признаком Y фактором X слабая и обратная.
Определим коэффициент детерминации:
т.е. в 7.62% случаев изменения х приводят к изменению y. Другими словами - точность подбора уравнения регрессии - низкая. Остальные 92.38% изменения Y объясняются факторами, не учтенными в модели (а также ошибками спецификации).
3б) Для экспоненциальной модели
Для оценки качества параметров регрессии построим расчетную таблицу
x
y
y(x) (yi-ycp)2 (y-y(x))2 (xi-xcp)2 |y - yx|:y
3000 8,6 7,51 1,738 1,189 74877 0,127
3430 6,4 7,039 0,778 0,409 24450 0,0999
3560 6,7 6,903 0,339 0,0412 82004 0,0303
2890 6,3 7,635 0,964 1,782 147177 0,212
3410 8,7 7,061 2,011 2,688 18595 0,188
3270 6,4 7,211 0,778 0,657 13,223 0,127
3570 6,3 6,893 0,964 0,351 87831 0,0941
3000 6,9 7,51 0,146 0,372 74877 0,0884
3430 8,7 7,039 2,011 2,758 24450 0,191
3560 6,4 6,903 0,778 0,253 82004 0,0786
2890 8,7 7,635 2,011 1,134 147177 0,122
36010 80,1 79,338 12,516 11,634 763455 1,358
По этим данным рассчитаем показатели: тесноты связи - индекс корреляции и коэффициент детерминации.
Полученная величина свидетельствует о том, что фактор x не существенно влияет на y
Рассчитаем коэффициент детерминации:
R2= 0,272 = 0,0705
т.е...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
11 января 2017
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
По данным приведенным в табл 1 1 согласно Вашего варианта где
А – доля денежных доходов.docx
2017-01-14 16:13
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Спасибо за работу! Работа сделана качественно, быстро и в соответствии с требованиями. Было приятно работать с автором!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
