На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, 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 уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Работа № 94139


Наименование:


Контрольная Парная регрессия и корреляция.Множественная регрессия и корреляция

Информация:

Тип работы: Контрольная. Добавлен: 25.1.2016. Сдан: 2016. Страниц: 34. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


Содержание


1 Парная регрессия и корреляция 3
2 Множественная регрессия и корреляция 12
3 Временные ряды в экономических исследованиях 20
Список литературы 35



1 Парная регрессия и корреляция
Задача 1.1 По территориям региона приводятся данные (таблица 1.1.1).
Таблица 1.1.1.
Номер региона Среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного, у.е. Среднедневная заработная плата, у.е.
1 14,7 3,1
2 32,2 6,6
3 17,2 3,6
4 11,1 2,4
5 27,3 5,6
6 40,1 8,2
7 32,6 6,7
8 48,9 9,9
9 47,0 9,6
10 31,8 6,5

Требуется:
? построить линейное уравнение парной регрессии у от х;
? рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и среднюю ошибку аппроксимации;
? оценить модель через ошибку аппроксимации и F-критерий.
Решение. Для расчета параметров уравнения линейной регрессии строим расчетную таблицу (таблица 1.1.2).
Таблица 1.1.2
y x yx x2 y2 y - Ai
1 3,1 14,7 45,57 216,09 9,61 3,1 -0,004 0,126
2 6,6 32,2 212,52 1036,84 43,56 6,6 -0,002 0,027
3 3,6 17,2 61,92 295,84 12,96 3,6 -0,004 0,100
4 2,4 11,1 26,64 123,21 5,76 2,4 0,016 0,652
5 5,6 27,3 152,88 745,29 31,36 5,6 -0,022 0,399
6 8,2 40,1 328,82 1608,01 67,24 8,2 0,019 0,234
7 6,7 32,6 218,42 1062,76 44,89 6,7 0,018 0,273
8 9,9 48,9 484,11 2391,21 98,01 9,9 -0,040 0,401
9 9,6 47 451,2 2209 92,16 9,6 0,040 0,417
10 6,5 31,8 206,7 1011,24 42,25 6,5 -0,022 0,336
Итого 62,2 302,9 2188,78 10699,49 447,8 62,2 - 2,966
Ср.знач. 6,22 30,29 218,878 1069,949 44,78 6,22 - 0,297

Получено уравнение регрессии:
С увеличением среднедушевого прожиточного минимума на одну у.е. среднедневная заработная плата возрастет в среднем на 0,2 у.е.
Подставляя в уравнение регрессии фактические значения х, определим теоретические (расчетные) значения .
Тесноту линейной связи оценит коэффициент корреляции:


Это означает, взаимосвязь между параметрами прямая и тесная, и что 99% вариации заработной платы (у) объясняется вариацией фактора х - среднедушевого прожиточного минимума.
Качество модели определяет средняя ошибка аппроксимации:

Качество построенной модели хорошее, так как не превышает 8-10%.
Рассчитаем F-критерий:

Полученное значение указывает на необходимость применять гипотезу H1 о неслучайной природе выявленной зависимости, т. к. (табличные значения F-критерия приведены в приложении).


1.2 Решение с помощью ППП Excel

Задача 1.2 По территориям региона приводятся данные (таблица 1.3.1).
Таблица 1.3.1.
Номер региона Среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного, у.е. Среднедневная заработная плата, у.е.
1 14,7 3,1
2 32,2 6,6
3 17,2 3,6
4 11,1 2,4
5 27,3 5,6
6 40,1 8,2
7 32,6 6,7
8 48,9 9,9
9 47 9,6
10 31,8 6,5

1) Встроенная статистическая функция ЛИНЕЙН определяет параметры линейной регрессии Порядок вычисления следующий:
1. Введите исходные данные или откройте существующий файл, содержащий анализируемые данные;
2. Выделите область пустых ячеек 5х2 (5 строк, 2 столбца) для вывода результатов регрессионной статистики или область 1х2 получения только оценок коэффициентов регрессии;
3. Активизируйте Мастер функций любым из способов:
а) в главном меню выберите Вставка/Функция;
б) на панели инструментов Стандартная щелкните по кнопке Вставка Функции;
4. В окне категория (рис. 1.1) выберите Статистические, в окне функция - ЛИНЕЙН. Щелкните по кнопке ОК;

Рис. 1.1 Диалоговое окно «Мастер функции»
5. заполните аргументы функции (рис.1.2):
Известные_значения_y - диапазон, содержащий данные результативного признака;
Известные_значения_x - диапазон, содержащий данные факторов независимого признака;
Константа - логическое значение, которое указывает на наличие или отсутствие свободного члена в уравнении; если Константа=1, то свободный член рассчитывается обычным образом, Константа=0, то свободный член равен 0;
Статистика - логическое значение, которое указывает, выводить дополнительную информацию по регрессионному анализу или нет. Если Статистика=1, то дополнительная информация выводится, если Статистика=0, то выводятся только оценки параметров уравнения. Щелкните по кнопке ОК;

Рис. 1.2 Диалоговое окно ввода аргументов фу........

Список литературы

1. Доугерти К. Введение в эконометрику: Пер.с англ. -М.: ИНФРА-М, 2010.
2. Практикум по эконометрике. / Под ред. члена-корреспондента Российской Академии наук И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2011.
3. Эконометрика. / Под ред. члена-корреспондента Российской Академии наук И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2011.




Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть похожие работы

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