Здесь можно найти учебные материалы, которые помогут вам в написании курсовых работ, дипломов, контрольных работ и рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

 

Повышение оригинальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение оригинальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения оригинальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, РУКОНТЕКСТ, etxt.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии так, что на внешний вид, файл с повышенной оригинальностью не отличается от исходного.

Результат поиска


Наименование:


Контрольная Предмет: Эконометрика (Вариант 8).Сделана в марте 2018 года для Новосибирского Государственного Медицинского Университета.Расчеты сделаны в Excele, т.е. прилагаются два файла в worde и excele.

Информация:

Тип работы: Контрольная. Добавлен: 15.01.2021. Год: 2018. Страниц: 19. Уникальность по antiplagiat.ru: 60. *

Описание (план):



Задача 1
Задания:
1) Постройте поле корреляции результативного и факторного признаков.
2) Определите параметры уравнения парной линейной регрессии. Дайте интерпретацию найденных параметров и всего уравнения в целом.
3) Постройте теоретическую линию регрессии, совместив ее с полем корреляции. Сделайте выводы.
4) Рассчитайте линейный коэффициент корреляции и поясните его смысл. Определите коэффициент детерминации и дайте его интерпретацию.
5) С вероятностью 0,95 оцените статистическую значимость коэффициента регрессии и уравнения регрессии в целом. Сделайте выводы.
6) С вероятностью 0,95 постройте доверительный интервал для прогноза оценки и доверительный интервал генерального значения ( -задается отдельно в условии каждой задачи).
7) Определите значение коэффициента эластичности и объясните его.

Проведен опрос случайно выбранных 10 студентов, проживающих в общежитии университета, для выявления зависимости между средним баллом по результатам предыдущей сессии и числом часов в неделю, затраченных студентом на самостоятельную подготовку:

Средний балл 4,6 4,3 3,8 3,8 4,2 4,3 3,8 4,0 3,1 3,9
Число часов 25 22 19 15 15 30 20 30 10 17
К пункту 6. Значение =27.

Задача 2
Задания:

1) Определите парные и частные коэффициенты корреляции, проверьте их значимость для ? = 0,05, сделайте выводы.
2) Постройте линейное уравнение множественной регрессии, поясните экономический смысл его параметров и всего уравнения в целом. Проверьте значимость параметров уравнения регрессии на уровне значимости ? = 0,05.
3) Рассчитайте коэффициенты эластичности. Дайте их интерпретацию.
4) Найдите множественный коэффициент корреляции и детерминации, объясните их смысл.
5) Проверьте наличие мультиколлинеарности в модели, вычислив значение показателя VIF.
6) Проверьте значимость полученного уравнения регрессии в целом на уровне значимости ? = 0,05. Сделайте выводы.

По 25 предприятиям отрасли имеются данные об объеме производства, потреблении сырья и электроэнергии:

№ предприятия Производство продукции, тыс. шт. Потребление сырья, тыс. т. Потребление электроэнергии, кВт.ч.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25 24,6
37,4
45,4
46,7
50,1
51,3
55,0
66,0
68,3
70,8
86,1
96,9
99,1
111,9
122,6
166,9
171,6
173,8
177,5
177,6
171,2
213,0
257,1
269,3
359,2 3,2
4,1
2,2
1,6
4,4
10,5
2,6
5,7
9,5
5,0
2,8
8,1
6,0
6,2
10,6
8,3
6,1
9,8
9,6
13,3
12,3
7,7
13,1
19,5
21,5 2,3
1,7
0,9
2,0
2,7
3,7
1,0
2,0
2,1
1,6
2,0
2,3
1,5
2,8
4,2
2,6
2,2
3,5
8,5
4,2
4,6
3,9
6,5
5,3
7,8

Задача 3
Задания:

1) Обоснуйте выбор вида уравнения тренда и определите его параметры, объясните полученное уравнение.
2) Дайте прогноз уровня ряда на следующий календарный период времени (дату).
3) Определите коэффициент автокорреляции первого порядка и дайте его интерпретацию
4) Сделайте выводы.

Имеются следующие данные о производстве продукции предприятия за 1992-1997 гг. (в сопоставимых ценах), млн у.е.:

Год 1992 1993 1994 1995 1996 1997
Объем производства, у.е. 80 84 89 95 101 108

Задача

Задача 1
Задания:

1) Постройте поле корреляции результативного и факторного признаков.
2) Определите параметры уравнения парной линейной регрессии. Дайте интерпретацию найденных параметров и всего уравнения в целом.
3) Постройте теоретическую линию регрессии, совместив ее с полем корреляции. Сделайте выводы.
4) Рассчитайте линейный коэффициент корреляции и поясните его смысл. Определите коэффициент детерминации и дайте его интерпретацию.
5) С вероятностью 0,95 оцените статистическую значимость коэффициента регрессии и уравнения регрессии в целом. Сделайте выводы.
6) С вероятностью 0,95 постройте доверительный интервал для прогноза оценки и доверительный интервал генерального значения ( -задается отдельно в условии каждой задачи).
7) Определите значение коэффициента эластичности и объясните его.

Проведен опрос случайно выбранных 10 студентов, проживающих в общежитии университета, для выявления зависимости между средним баллом по результатам предыдущей сессии и числом часов в неделю, затраченных студентом на самостоятельную подготовку:

Средний балл 4,6 4,3 3,8 3,8 4,2 4,3 3,8 4,0 3,1 3,9
Число часов 25 22 19 15 15 30 20 30 10 17
К пункту 6. Значение =27.

Решение:

Все расчеты выполнены в среде Excel.

1–3) Число часов X – факторный признак.
Средний балл Y – результативный признак.

Поле корреляции и график линейной регрессии Y на X:



Уравнение линейной регрессии:
Знак «плюс» коэффициента регрессии указывает на рост результативного признака y при увеличении факторного признака x. При увеличении числа часов занятий (x) на 1 средний балл (y) возрастает на 0,0416. Значение коэффициента регрессии в данном случае можно интерпретировать, как значение среднего балла при отсутствии самостоятельных занятий (x=0).
По графику видно, что поле корреляции достаточно размыто, а линейный тренд недостаточно адекватно отражает корреляционную зависимость между Х и Y.
4) Расчетная таблица:

i







1 25 4,7 22,09 4,6 0,62 0,3844 115
2 22 1,7 2,89 4,3 0,32 0,1024 94,6
3 19 -1,3 1,69 3,8 -0,18 0,0324 72,2
4 15 -5,3 28,09 3,8 -0,18 0,0324 57
5 15 -5,3 28,09 4,2 0,22 0,0484 63
6 30 9,7 94,09 4,3 0,32 0,1024 129
7 20 -0,3 0,09 3,8 -0,18 0,0324 76
8 30 9,7 94,09 4 0,02 0,0004 120
9 10 -10,3 106,09 3,1 -0,88 0,7744 31
10 17 -3,3 10,89 3,9 -0,08 0,0064 66,3
Сумма 203 – 388,1 39,8 – 1,516 824,1
Среднее 20,3 – 38,81 3,98 – 0,1516 82,41
Дисперсия
38,81 – – 0,1516 – – –

Выборочная ковариация:
Выборочный коэффициент корреляции между X и Y:

Так как модуль значения коэффициента корреляции , то можно сделать вывод о том, что, по шкале Чеддока, связь между случайными величинами X и Y заметная. Знак «плюс» указывает на то, что связь прямая, т.е. большему значению X в среднем соответствует большее значение величины Y.
Коэффициент детерминации для парной линейной регресссионной модели:
Это значит, что на 44,39% изменение Y обусловлено изменением X.
Так как значение , то статистически значимая линейная связь между X и Y не очень сильная, а уравнение регрессии – не очень качественно.
.............
нет


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением оригинальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.