Поможем написать учебную работу
Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
7
« Эконометрика»
Вариант 8
Задача 1. (вставить свои данные).
Задача 2. (вставить свои данные).
Задача 3. (вставить свои данные).
Дата выдачи задания: |
Дата представления контрольной работы на проверку |
«____»_______________ 201__ г. |
«____» ____________ 201__ г. |
Задание получил |
Руководитель работы |
Студент_________________ |
Преподаватель_____________ |
Задача 1. По территориям региона приводятся данные за год (см. таблицу своего варианта).
Требуется:
Методические указания: Для расчета параметров уравнения линейной регрессии постройте расчетную таблицу.
Решение
Таблица 1
Расчетная таблица для модели линейной парной регрессии
№ п/п |
х |
у |
ух |
х2 |
у2 |
ŷ |
у - ŷ |
(у ŷ)2 |
(х )2 |
|у - ŷ|/у |
|||
1 |
75 |
133 |
9975 |
5625 |
17689 |
128,5 |
-6,8 |
46,2 |
4,5 |
20,3 |
-12,2 |
148,0 |
0,034 |
2 |
78 |
125 |
9750 |
6084 |
15625 |
131,3 |
-14,8 |
219,0 |
-6,3 |
39,2 |
-9,2 |
84,0 |
0,050 |
3 |
81 |
129 |
10449 |
6561 |
16641 |
134,0 |
-10,8 |
116,6 |
-5,0 |
25,2 |
-6,2 |
38,0 |
0,039 |
4 |
93 |
153 |
14229 |
8649 |
23409 |
145,1 |
13,2 |
174,2 |
7,9 |
63,0 |
5,8 |
34,0 |
0,052 |
5 |
86 |
140 |
12040 |
7396 |
19600 |
138,6 |
0,2 |
0,0 |
1,4 |
1,9 |
-1,2 |
1,4 |
0,010 |
6 |
77 |
135 |
10395 |
5929 |
18225 |
130,3 |
-4,8 |
23,0 |
4,7 |
21,7 |
-10,2 |
103,4 |
0,035 |
7 |
83 |
141 |
11703 |
6889 |
19881 |
135,9 |
1,2 |
1,4 |
5,1 |
26,4 |
-4,2 |
17,4 |
0,036 |
8 |
94 |
152 |
14288 |
8836 |
23104 |
146,0 |
12,2 |
148,8 |
6,0 |
36,2 |
6,8 |
46,7 |
0,040 |
9 |
88 |
133 |
11704 |
7744 |
17689 |
140,5 |
-6,8 |
46,2 |
-7,5 |
55,7 |
0,8 |
0,7 |
0,056 |
10 |
99 |
156 |
15444 |
9801 |
24336 |
150,6 |
16,2 |
262,4 |
5,4 |
29,4 |
11,8 |
140,0 |
0,035 |
11 |
80 |
124 |
9920 |
6400 |
15376 |
133,1 |
-15,8 |
249,6 |
-9,1 |
82,8 |
-7,2 |
51,4 |
0,073 |
12 |
112 |
156 |
17472 |
12544 |
24336 |
162,5 |
16,2 |
262,4 |
-6,5 |
42,8 |
24,8 |
616,7 |
0,042 |
Сумма |
1046 |
1677 |
147369 |
92458 |
235911 |
1676,3 |
0.6 |
129.2 |
0,7 |
444,6 |
1281,7 |
0,501 |
|
Среднее значение |
87,2 |
139,8 |
12280,8 |
7704,8 |
19659,3 |
- |
- |
37,0 |
106,8 |
0,042 |
Подставим полученные значения в систему нормальных уравнений:
из второго уравнения вычтем первое, получим:
Подставим в первое уравнение:
Уравнение регрессии:
Экономическая интерпретация коэффициента регрессии:
если среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного (Х) увеличить на 1 руб., то зависимая переменная У (среднегодовая зарплата) увеличится на 0,92 руб.
2.Вычислим линейный коэффициент парной корреляции, коэффициент детерминации и среднюю ошибку аппроксимации.
Коэффициент детерминации:
или 72,1%
Смысл результата: 72,1% изменения (вариации) зависимого фактора среднегодовой заработной платы (У) объясняется влиянием независимого фактора - среднедушевого прожиточного минимума в день одного трудоспособного (Х), Оставшийся процент вариации (37,9%) объясняется влиянием других факторов, не учтенных в модели.
Коэффициент корреляции:
Экономический смысл: коэффициент корреляции свидетельствует о наличии прямой тесной связи между среднегодовой заработной платой и среднедушевым прожиточный минимумом в день одного трудоспособного.
Средняя относительная ошибка аппроксимации:
В среднем расчетные значения регрессионной модели отличаются от фактических значений на 4,2%. Показатель свидетельствует о том, что полученная модель уравнения точна.
3.Оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.
Выполним проверку значимости параметров уравнения регрессии с помощью -критерия Стьюдента ()
, n=12
, Следовательно а0 значим.
следовательно а1 значим.
Критерий Фишера
4. Выполним прогноз заработной платы при прогнозном значении среднедушевого прожиточного минимума Х, составляющем 107% от среднего уровня.
хпрогноз=87,2*1,07= 93,3
упрогноз=59,5+0,92*93,3=145,3
предельная ошибка прогноза:
упрогноз(max)=145,3 + 2,1 = 147,4 руб.
упрогноз(min)=145,3 2,1 = 143,2 руб.
упрогноз=145,3±2,1
Задача 2. По данным муниципальных районов региона о стоимости продукции сельского хозяйства (у) и среднегодовой стоимости основных фондов (х) требуется:
а) линейной ŷ = a0+a1x;
б) показательной ŷ = a0a1x;
в) степенной ŷ = a0x a1;
г) логарифмической ŷ = a0+a1lgx.
- найти коэффициент парной корреляции (для нелинейных регрессий индекс корреляции);
- найти коэффициент детерминации;
- проверить значимости уравнения регрессии в целом с помощью F критерия Фишера;
- найти среднюю ошибку аппроксимации.
Дать интерпретацию рассчитанных характеристик.
Решение
Таблица
Расчетная таблица для модели линейной парной регрессии
№ п/п |
х |
у |
ух |
х2 |
у2 |
ŷ |
у - ŷ |
(у ŷ)2 |
(х )2 |
|у - ŷ|/у |
1 |
201,6 |
1021,3 |
205894,1 |
40642,6 |
1043053,7 |
1049,718 |
-28,418 |
807,6 |
49996,96 |
0,028 |
2 |
242,6 |
1496,4 |
363026,6 |
58854,8 |
2239213,0 |
1091,948 |
404,452 |
163581,4 |
33342,76 |
0,270 |
3 |
255,4 |
1025,8 |
261989,3 |
65229,2 |
1052265,6 |
1105,132 |
-79,332 |
6293,6 |
28832,04 |
0,077 |
4 |
323,7 |
602,3 |
194964,5 |
104781,7 |
362765,3 |
1175,481 |
-573,18 |
328536,5 |
10302,25 |
0,952 |
5 |
331,9 |
1185,1 |
393334,7 |
110157,6 |
1404462,0 |
1183,927 |
1,173 |
1,4 |
8704,89 |
0,001 |
6 |
384,6 |
1050,5 |
404022,3 |
147917,2 |
1103550,3 |
1238,208 |
-187,71 |
35234,3 |
1648,36 |
0,179 |
7 |
397,7 |
1483,6 |
590027,7 |
158165,3 |
2201069,0 |
1251,701 |
231,899 |
53777,1 |
756,25 |
0,156 |
8 |
450,7 |
1152,7 |
519521,9 |
203130,5 |
1328717,3 |
1306,291 |
-153,59 |
23590,2 |
650,25 |
0,133 |
9 |
457,6 |
1023,4 |
468307,8 |
209397,8 |
1047347,6 |
1313,398 |
-290 |
84098,8 |
1049,76 |
0,283 |
10 |
515,3 |
1648 |
849214,4 |
265534,1 |
2715904,0 |
1372,829 |
275,171 |
75719,1 |
8118,01 |
0,167 |
11 |
533,8 |
2444,8 |
1305034,2 |
284942,4 |
5977047,0 |
1391,884 |
1052,92 |
1108632,1 |
11793,96 |
0,431 |
12 |
587,8 |
1429,6 |
840318,9 |
345508,8 |
2043756,2 |
1447,504 |
-17,904 |
320,6 |
26438,76 |
0,013 |
13 |
614,9 |
1092,4 |
671716,8 |
378102,0 |
1193337,8 |
1475,417 |
-383,02 |
146702,0 |
35986,09 |
0,351 |
14 |
655,1 |
1277,9 |
837152,3 |
429156,0 |
1633028,4 |
1516,823 |
-238,92 |
57084,2 |
52854,01 |
0,187 |
Сумма |
5952,7 |
17933,8 |
7904525,6 |
2801519,9 |
25345517,0 |
17920,26 |
13,539 |
2084378,8 |
270474,35 |
3,227 |
Среднее значение |
425,2 |
1281,0 |
564609,0 |
200108,6 |
1810394,1 |
1280,0 |
|
148884,2 |
19319,6 |
0,231 |
- коэффициент парной корреляции (для нелинейных регрессий индекс корреляции);
- коэффициент детерминации;
- значимость уравнения регрессии с помощью F критерия Фишера:
- средняя ошибка аппроксимации.
В среднем расчетные значения линейной модели отличаются от фактических значений на 23,1%. Показатель свидетельствует о том, что полученная модель уравнения неточная, т.к. высокое значение показателя (превышает допустимое значение 10%).
Дать интерпретацию рассчитанных характеристик.
Расчетная таблица для модели степенной парной регрессии
№ п/п |
х |
у |
Y=lgy |
X=lgx |
YX |
X2 |
ŷ |
у - ŷ |
(у ŷ)2 |
(y )2 |
|у - ŷ|/у |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
1 |
|||||||||||
2 |
|||||||||||
3 |
|||||||||||
4 |
|||||||||||
5 |
|||||||||||
6 |
|||||||||||
7 |
|||||||||||
8 |
|||||||||||
9 |
|||||||||||
10 |
|||||||||||
11 |
|||||||||||
12 |
|||||||||||
13 |
|||||||||||
14 |
|||||||||||
Сумма |
|||||||||||
Среднее значение |
Расчетная таблица для модели показательной парной регрессии
№ п/п |
х |
у |
Y=lgy |
Yх |
х2 |
ŷ |
у - ŷ |
(у ŷ)2 |
(y )2 |
|у - ŷ|/у |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
1 |
||||||||||
2 |
||||||||||
3 |
||||||||||
4 |
||||||||||
5 |
||||||||||
6 |
||||||||||
7 |
||||||||||
8 |
||||||||||
9 |
||||||||||
10 |
||||||||||
11 |
||||||||||
12 |
||||||||||
13 |
||||||||||
14 |
||||||||||
Сумма |
||||||||||
Среднее значение |
Расчетная таблица для модели логарифмической парной регрессии
№ п/п |
х |
у |
X=lgx |
уX |
X2 |
ŷ |
у - ŷ |
(у ŷ)2 |
(y )2 |
|у - ŷ|/у |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
1 |
||||||||||
2 |
||||||||||
3 |
||||||||||
4 |
||||||||||
5 |
||||||||||
6 |
||||||||||
7 |
||||||||||
8 |
||||||||||
9 |
||||||||||
10 |
||||||||||
11 |
||||||||||
12 |
||||||||||
13 |
||||||||||
14 |
||||||||||
Сумма |
||||||||||
Среднее значение |
Сводная таблица вычислений
Параметры |
Модель |
|||
линейная |
логарифмическая |
степенная |
показательная |
|
Уравнение связи |
||||
Коэффициент корреляции (индекс корреляции) |
||||
Коэффициент детерминации |
||||
F критерий Фишера |
||||
Средняя ошибка аппроксимации |
Задача 3. По данным предприятия региона изучается зависимость выработки продукции на одного работника у (тыс. руб.) от ввода в действие новых основных фондов х1 (%от стоимости фондов на конец года) и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих х2 (%) (см. таблицу своего варианта).
Требуется:
Методические указания: Для удобства расчетов промежуточные расчеты выполните в таблице.
Расчетная таблица для модели линейной множественной регрессии
№ п/п |
у |
х1 |
х2 |
ух1 |
ух2 |
х1х2 |
х12 |
х22 |
у2 |
ŷ |
1 |
||||||||||
2 |
||||||||||
3 |
||||||||||
4 |
||||||||||
5 |
||||||||||
6 |
||||||||||
7 |
||||||||||
8 |
||||||||||
9 |
||||||||||
10 |
||||||||||
11 |
||||||||||
12 |
||||||||||
13 |
||||||||||
14 |
||||||||||
15 |
||||||||||
16 |
||||||||||
17 |
||||||||||
18 |
||||||||||
19 |
||||||||||
20 |
||||||||||
Сумма |
||||||||||
Среднее значение |
Вариант 8
Номер предприятия |
у |
х1 |
х2 |
Номер предприятия |
у |
х1 |
х2 |
1 |
7 |
3,8 |
9 |
11 |
11 |
7,1 |
22 |
2 |
7 |
4,1 |
14 |
12 |
11 |
7,5 |
23 |
3 |
7 |
4,3 |
16 |
13 |
12 |
7,8 |
25 |
4 |
7 |
4,1 |
17 |
14 |
12 |
7,6 |
27 |
5 |
8 |
4,6 |
17 |
15 |
12 |
7,9 |
29 |
6 |
8 |
4,7 |
18 |
16 |
13 |
8,1 |
30 |
7 |
9 |
5,3 |
20 |
17 |
13 |
8,5 |
32 |
8 |
9 |
5,5 |
20 |
18 |
14 |
8,7 |
32 |
9 |
11 |
6,9 |
21 |
19 |
14 |
9,6 |
33 |
10 |
10 |
6,8 |
21 |
20 |
15 |
9,8 |
36 |