|
Читайте также: |
Задание 1. На основании данных Прил. 1 для соответствующего варианта (табл. 1.1)
1. Оценить тесноту связи между переменными с помощью выборочного коэффициента корреляции, оценить его значимость, построить доверительный интервал.
2. Построить выборочное уравнение парной линейной регрессии. Дать экономический смысл полученных коэффициентов регрессии. Найти коэффициент эластичности.
3. На уровне значимости α = 0,05 оценить значимость уравнения (с помощью дисперсионного анализа и коэффициента регрессии) и коэффициентов регрессии. Для значимых коэффициентов регрессии построить доверительные интервалы.
4. Оценить качество уравнения с помощью средней ошибки аппроксимации.
5. Построить графики зависимостей исходных и модельных данныхот х, а также доверительный интервал для функции регрессии.
6. Определить прогнозное значение результативного признака, если возможное значение факторного признака возрастет на 20% от среднего уровня (для четных вариантов) и уменьшится на 30 % от максимального уровня (для нечетных вариантов). Найти доверительные интервалы для прогнозного значения.
7. Построить уравнения и графики заданных нелинейных моделей (согласно варианту). Проверить их на значимость, найти коэффициенты аппроксимации.
8. Сделать вывод по наилучшей модели
Таблица 1.1
| Вариант | Графы из прил.1 | Кол-во наблюдений (с÷по) | Нелинейные модели | |
| y1, x1 | 1÷12 | 
| 
| |
| y1, x2 | 2÷12 | 
| 
| |
| y1, x3 | 3÷14 | 
| 
| |
| y1, x5 | 4÷16 | 
| 
| |
| y1, x7 | 5÷18 | 
| 
| |
| y1, x9 | 6÷20 |
|
| |
| y1, x11 | 7÷19 |
|
| |
| y1, x13 | 1÷10 |
|
| |
| y2, x2 | 2÷12 |
| 
| |
| y2, x4 | 3÷15 |
|
| |
| y2, x6 | 1÷13 |
| 
| |
| y2, x8 | 4÷15 |
| 
| |
| y2, x10 | 5÷17 |
| 
| |
| y2, x12 | 6÷19 |
| 
| |
| y3, x1 | 1÷13 |
| 
| |
| y3, x2 | 2÷12 |
|
| |
| y3, x3 | 3÷12 |
|
| |
| y3, x4 | 4÷14 |
|
| |
| y3, x5 | 5÷16 |
|
| |
| y3, x6 | 6÷18 |
|
| |
| y3, x8 | 7÷20 |
|
| |
| y4, x1 | 3÷19 |
|
| |
| y4, x2 | 1÷14 |
|
| |
| y4, x3 | 2÷13 |
|
| |
| y4, x4 | 3÷15 |
| 
| |
| y4, x5 | 2÷15 |
|
| |
| y5, x6 | 4÷15 |
|
| |
| y5, x8 | 5÷19 |
|
| |
| y5, x9 | 6÷18 |
| 
| |
| y5, x10 | 1÷14 |
|
|
Задание 2. На основе корреляционной матрицы табл. 1.2, согласно, выбранного варианта (табл. 1.3), требуется:
1. Найти частные коэффициенты корреляции, проверить их значимость и построить доверительные интервалы. Определить какая переменная будет являться зависимой переменной.
2. Для найденной зависимой переменной найти уравнение в стандартизированном и натуральном масштабе.
3. Найти коэффициент множественной детерминации с помощью коэффициентов парной корреляции.
4. Рассчитать частные F -критерии Фишера и оценить целесообразность включения в уравнение одного из факторов после другого.
Таблица 1.2
| x1 | x2 | x3 | x4 | x5 | x6 | x7 | x8 | |
| x1 | 1,00 | 0,77 | 0,83 | 0,73 | 0,35 | 0,74 | 0,52 | 0,77 |
| x2 | 0,77 | 1,00 | 0,55 | 0,70 | 0,25 | 0,61 | 0,30 | 0,52 |
| x3 | 0,83 | 0,55 | 1,00 | 0,93 | 0,39 | 0,81 | 0,63 | 0,92 |
| x4 | 0,73 | 0,70 | 0,93 | 1,00 | 0,37 | 0,80 | 0,56 | 0,85 |
| x5 | 0,35 | 0,25 | 0,39 | 0,37 | 1,00 | 0,69 | 0,93 | 0,60 |
| x6 | 0,74 | 0,61 | 0,81 | 0,80 | 0,69 | 1,00 | 0,77 | 0,94 |
| x7 | 0,52 | 0,30 | 0,63 | 0,56 | 0,93 | 0,77 | 1,00 | 0,80 |
| x8 | 0,77 | 0,52 | 0,92 | 0,85 | 0,60 | 0,94 | 0,80 | 1,00 |
| Ср. зн. | 0,71 | 0,59 | 0,76 | 0,74 | 0,57 | 0,80 | 0,69 | 0,80 |
| Ст. отк. | 0,19 | 0,23 | 0,20 | 0,19 | 0,26 | 0,12 | 0,22 | 0,16 |
Таблица 1.3
| № варианта | Факторы xi, вошедшие в анализ | № варианта | Факторы xi, вошедшие в анализ |
| 1, 2, 3 | 2, 3, 6 | ||
| 1, 2, 5 | 2, 3, 7 | ||
| 1, 2, 6 | 2, 4, 5 | ||
| 1, 2, 7 | 2, 4, 6 | ||
| 1, 2, 8 | 2, 4, 7 | ||
| 1, 3, 4 | 2, 4, 8 | ||
| 1, 3, 6 | 2, 5, 8 | ||
| 1, 3, 7 | 2, 6, 8 | ||
| 1, 3, 8 | 2, 7, 8 | ||
| 1, 4, 7 | 3, 4, 6 | ||
| 1, 4, 8 | 3, 4, 7 | ||
| 1, 5, 8 | 3, 4, 8 | ||
| 1, 6, 8 | 5, 6, 8 | ||
| 1, 7, 8 | 5, 6, 7 | ||
| 2, 3, 5 | 6, 7, 8 |
Задание 3. На основании данных Прил. 1 для соответствующего варианта (табл. 1.4) требуется:
1. Найти парные коэффициенты корреляции, проверить их на значимость, для значимых парных коэффициентов корреляции построить доверительные интервалы.
2. Построить выборочное уравнение линейной множественной регрессии. Определить коэффициенты эластичности, сделать выводы о влиянии факторов на результирующий фактор.
3. Проверить статистическую значимость уравнения регрессии с помощью дисперсионного анализа и через коэффициент детерминации.
4. Проверить статистическую значимость параметров уравнения регрессии и для значимых коэффициентов построить доверительные интервалы.
5. Оцените качество уравнения через среднюю ошибку аппроксимации.
6. Построить графики зависимостей исходных и модельных данныхот х, а также доверительный интервал для функции регрессии.
7. Найти прогнозное значение у0, если x0=(х1; х2) дано в табл. 1.4, и доверительные интервалы для среднего и индивидуального значения у0 .
Таблица 1.4
| № варианта | уi, вошедшие в анализ | факторы xi, вошедшие в анализ | x0=(x1;x2) | № варианта | уi, вошедшие в анализ | факторы xi, вошедшие в анализ | x0=(x1;x2) |
| y1 | x1, x2 | 5;12 | y3 | x1, x3 | 5;20 | ||
| y1 | x3, x4 | 20;28 | y4 | x3, x4 | 20;25 | ||
| y1 | x5, x6 | 21;33 | y4 | x5, x6 | 21;33 | ||
| y1 | x1, x9 | 5;40 | y4 | x7, x8 | 4;40 | ||
| y1 | x9, x10 | 26;70 | y4 | x1, x3 | 5;20 | ||
| y2 | x1, x3 | 5;20 | y4 | x5, x6 | 19;28 | ||
| y2 | x3, x4 | 20;25 | y5 | x7, x8 | 4;45 | ||
| y2 | x5, x6 | 19;28 | y5 | x3, x4 | 20;28 | ||
| y2 | x7, x8 | 4;40 | y5 | x5, x6 | 21;33 | ||
| y2 | x1, x3 | 5;20 | y5 | x1, x9 | 5;30 | ||
| y3 | x1, x2 | 5;12 | y5 | x9, x10 | 26;70 | ||
| y3 | x3, x4 | 20;28 | y6 | x1, x2 | 5;12 | ||
| y3 | x5, x6 | 21;33 | y6 | x3, x4 | 20;25 | ||
| y3 | x1, x9 | 5;40 | y6 | x5, x6 | 19;28 | ||
| y3 | x9, x10 | 26;70 | y6 | x1, x9 | 5;30 |
Задание 4. Имеются данные об объемах потребления электроэнергии (
) жителями региона за 16 кварталов. На основании табл. 1.5 для соответствующего варианта требуется:
1. Построить график временного ряда и определить автокорреляционную функцию. Определить составляющие временного ряда.
2. Если ряд содержит сезонную компоненту, то выявить и устранить ее с помощью статистических методов, построив аддитивную модель (для нечетных вариантов) или мультипликативную модель временного ряда (для четных вариантов).
3. Если ряд содержит тенденцию, то построить уравнения различных трендов, предварительно проверив его существование.
4. Сделать прогноз на 2 квартала вперед.
Таблица 1.5
| Вар-т | |||||||||||||||
| t | yt1 | yt2 | yt3 | yt4 | yt5 | yt6 | yt7 | yt8 | yt9 | yt10 | yt11 | yt12 | yt13 | yt14 | yt15 |
Продолжение таблицы 1.5
| Вар-т | |||||||||||||||
| t | yt16 | yt17 | yt18 | yt19 | yt20 | yt21 | yt22 | yt23 | yt24 | yt25 | yt26 | yt27 | yt28 | yt29 | yt30 |
Рассматриваются следующие показатели:
y1 – производительность труда;
y2 – рентабельность;
y3 – расходы на зарплату;
y4 – расходы на премии;
y5 – средства, используемые на развитие предприятия;
y6 – средства вложенные в недвижимость;
x1 – фондоотдача;
x2 – среднегодовой фонд заработной платы, млн. руб.;
x3 – коэффициент сменности оборудования;
x4 – доходы в месяц, тыс.руб.
x5 – непроизводственные расходы;
x6 – трудоемкость единицы продукции;
x7 – удельный вес потерь от брака;
x8 – непроизводственные расходы;
x9 – оборачиваемость ненормируемых оборотных средств;
x10 – стоимость производственных фондов;;
x11 – фондовооруженность труда;
x12 – среднегодовой фонд заработной платы;
x13 – оборачиваемость нормируемых оборотных средств. 
Дата добавления: 2015-07-16; просмотров: 51 | Нарушение авторских прав
| <== предыдущая страница | | | следующая страница ==> |
| 7 страница | | | Лабораторная работа 1 |