Учебная работа № 5285. «Контрольная Эконометрика, вариант 1
Учебная работа № 5285. «Контрольная Эконометрика, вариант 1
Содержание:
«Задача 1
Требуется:
1. Постройте поле корреляции и сформулируйте гипотезу о форме связи
2. Рассчитайте параметры уравнений линейно, степенной, экспоненциальной, гиперболической парной регрессии.
3. Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.
4. Дайте с помощью среднего коэффициента эластичности сравнительную оценку силы связи фактора с результатом.
5. Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации
6. Оцените с помощью F-критерия Фишера статистическую надежность результатов регрессионного моделирования . По значениям характеристик, рассчитанных в пп. 4,5 и данном пункте, выберите лучшее уравнение регрессии и дайте его обоснование.
7. Рассчитать прогнозное значение результативного признака, если прогнозное значение увеличится на 4 %. Определите доверительный интервал прогноза для уровня значимости ?=0,05.
8. Оцените полученные результаты.
Вариант 1
Район
Потребительские расходы на душу населения, тыс.руб. Денежные доходы на душу населения, тыс.руб.
Республика Калерия 597 913
Республика Коми 417 1096
Архангельская обл. 354 606
Вологодская обл. 526 876
Мурманская обл. 934 1314
Ленинградская обл. 412 593
Новгородская обл. 525 754
Псковская обл. 367 528
Брянская обл. 364 520
Владимирская обл. 336 539
Ивановская обл. 409 540
Калужская обл. 452 682
Костромская обл. 367 537
Московская обл. 328 589
Орловская обл. 460 626
Рязанская обл. 380 521
Смоленская обл. 439 626
Тверская обл 344 521
Тульская обл. 401 658
Ярославская обл. 514 746
1. Постройте уравнение множественной регрессии в стандартизированной и естественной форме; рассчитайте частные коэффициенты эластичности, сравнить их с ?1 и ?2, пояснить различия между ними.
2. Рассчитать линейные коэффициенты частной корреляции и коэффициент множественной корреляции, сравнить их с линейными коэффициентами парной корреляции, пояснить различия между ними.
3. Рассчитать общий и частные F-критерии Фишера
Вариант 1
По совокупности 30 предприятий концерна имеются данные
Признак Среднее значение Среднее квадратическое отклонение Линейный коэффициент парной корреляции
Прибыль, тыс.руб. 250 38 rух1 =0,68
rух2 =0,63
Rх1х2 =0,42
Выработка продукции на одного работника, шт. 47 12
Индекс цен на продукцию, % 112 21
Задача 3
1. Постройте линейное уравнение множественной регрессии и поясните экономический смысл его параметров.
2. Рассчитайте частные коэффициенты эластичности.
3. Определите стандартизированные коэффициенты регрессии.
4. Сделайте вывод о силе связи результата и фактора.
5. Рассчитать парные и частные коэффициенты корреляции, а также множественный коэффициент корреляции; сделайте выводы
6. Дайте оценку полученного уравнения на основе коэффициента детерминации и общего F-критерия Фишера
Вариант 1
Номер предприятия Валовой доход за год, млн.руб Среднегодовая стоимость, млн.руб.
основных фондов оборотных средств
1 204 118 105
2 63 29 56
3 45 17 55
4 113 50 63
5 121 56 28
6 88 102 50
7 110 116 54
8 56 124 42
9 80 114 36
10 237 154 106
11 160 115 88
12 75 98 46
Задача 4
1. Рассчитайте параметры линейного уравнения множественной регрессии
2. Дайте сравнительную оценку силы связи факторов с результатом с помощью средних (общих) коэффициентов эластичности
3. Оцените статистическую значимость параметров регрессионной модели с помощью t-критерия; гипотезу о значимости уравнения и показателей тесноты связи проверьте с помощью F-критерия.
4. Оцените качество уравнения через среднюю ошибку аппроксимации.
5. Рассчитайте матрицы парных и частных коэффициентов корреляции и на их основе и по t-критерию для коэффициентов регрессии отберите информативные факторы в модель. Постройте модель только с информативными факторами и оцените ее параметры.
6. Рассчитайте прогнозное значение результата, если прогнозные значения факторов составляют 80 % от их максимальных значений.
7. Рассчитайте ошибки и доверительный интервал прогноза для уровня значимости 5 или 10 %.
8. Оцените полученные результаты, выводы оформите в аналитической записке.
Вариант 1
№ п/п Чистый доход, млрд.руб. Оборот капитала, млрд.руб. Использованный капитал, млрд.руб. Численность служащих, тыс.чел. Рыночная капитализация компании, млрд.руб.
1 0,9 31,3 18,9 43 40,9
2 1,7 13,4 13,7 64,7 40,5
3 0,7 4,5 18,5 24 38,9
4 1,7 10,0 4,8 50,2 38,5
5 2,6 20,0 21,8 106 37,3
6 1,3 15,0 5,8 96,6 26,5
7 4,1 137,1 99,0 347 37
8 1,6 17,9 20,1 85,6 36,8
9 6,9 165,4 60,6 745 36,3
10 0,4 2,0 1,4 4,1 35,3
11 1,3 6,8 8,0 26,8 35,3
12 1,9 27,1 18,9 42,7 35
13 1,9 13,4 13,2 61,8 26,2
14 1,4 9,8 12,6 212 33,1
15 0,4 19,5 12,2 105 32,7
16 0,8 6,8 3,2 33,5 32,1
17 1,8 27,0 13,0 142 30,5
18 0,9 12,4 6,9 96 29,8
19 1,1 17,7 15,0 140 25,4
20 1,9 12,7 11,9 59,3 29,3
21 0,9 21,4 1,6 131 29,2
22 1,3 13,5 8,6 70,7 29,2
23 2,0 13,4 11,5 65,4 29,1
24 0,6 4,2 1,9 23,1 27,9
25 0,7 15,5 5,8 80,8 27,2
»
Выдержка из похожей работы
Вариант 5
Тип
школы
Хорошее
освоение курса (тыс,чел)
Среднее
освоение курса (тыс,чел)
Проблемы
с освоением курса (тыс,чел)
А
85,0
11,2
3,8
В
79,3
10,7
9,4
С
61,5
17,6
20,3
Преобразуем таблицу:
Тип
школы
Хорошее
освоение курса (тыс,чел)
Среднее
освоение курса (тыс,чел)
Проблемы
с освоением курса (тыс,чел)
Итого
А
85,0
11,2
3,8
100
В
79,3
10,7
9,4
99,4
С
61,5
17,6
20,3
99,4
Итого
225,8
39,5
33,5
298,8
Оценим
-коэффициент:
,,
,
,
18,83
связь слабая положительная,
———————————————————————————————————————
Оценим С-коэффициент сопряженности:
связь слабая
———————————————————————————————————————
Оценим V-коэффициент
Крамера:
=
=
0,18значимой связи нет
———————————————————————————————————————
Оценим коэффициент взаимной сопряженности
Чупрова:
,
φ2– это показатель взаимной
сопряженности, определяемый следующим
образом:
1+φ²=
85²/(225,8*100)+11,2²/(39,5*100)+3,8²/(33,5*100)+79,3²/(225,8*99,4)+10,7²/(39,5*99,4)+9,4²/((33,5*99,4)+61,5²/(225,8*99,4)+17,6²/(39,5*99,4)+20,3²/(33,5*99,4)=0,32+0,03+0,004+0,28+0,029+0,03+0,17+0,08+0,12=1,063
φ²=1,063-1=0,063
значимой связи нет,
Коэффициент ранговой корреляции
Спирмена:
Коэффициент корреляции Спирмена — это
аналог коэффициента корреляции Пирсона,
но подсчитанный для ранговых переменных,
вычисляется он по следующей формуле:
,
гдеd– разность рангов,
Высчитывается только для таблицы
размером 2*2,
———————————————————————————————————————
Коэффициент Юла
Коэффициент Юла подходит, если
рассматривается таблица 2*2, Т,е,
определяется сила связи между 2-мя
параметрами, каждый из которых принимает
только 2 значения,
На основании полученных коэффициентов
можно сделать вывод, что связь между
параметрами очень слабая положительная,
т,е, освоение курса практически не
зависит от типа школы,
