Учебная работа № 5372. «Контрольная Найти парные коэффициенты корреляции (задания 3, 4)

Учебная работа № 5372. «Контрольная Найти парные коэффициенты корреляции (задания 3, 4)

Количество страниц учебной работы: 19
Содержание:
«Задание № 3
Исследуется зависимость месячного расхода семьи на продукты питания zi. , тыс.р. от месячного дохода на одного члена семьи xi тыс.р. и от размера семью yi , чел. Необходимо:
1. В соответствии с методом наименьших квадратов найти уравнение линейной регрессии .
2. Найти парные коэффициенты корреляции .
3. С доверительной вероятностью р=0,95 проверить коэффициенты корреляции на значимость.
4. Вычислить индекс множественной корреляции и проверить с доверительной вероятностью р=0,95 его статистическую значимость.
Значения факторов хi и уi (одинаковое для всех вариантов)
хi 2 3 4 2 3 4 3 4 5 3 4 5 2 3 4
уi 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 5 5 5
Вар. Значения фактора zi (по вариантам)
4
1,2 1,5 2,0 2,2 2,5 2,5 2,6 3,0 3,3 3,0 3,7 3,6 3,5 4,2 4,6
Задание № 4
Дана выборка курса биржевой стоимости акции некоторого предприятия за 12 месяцев.
1 Найти коэффициенты автокорреляции со смещением на 1,2,3 и 4 месяца.
2. Проверить найденные коэффициенты автокорреляции на значимость с доверительной вероятностью р=0,95.
3. Построить коррелограмму.
4. Построить аддитивную модель временного ряда.

Вари-ант Стоимость акции по месяцам (руб.)
4
107 105 106 111 112 113 117 116 117 122 121 122
»

Стоимость данной учебной работы: 585 руб.Учебная работа № 5372.  "Контрольная Найти парные коэффициенты корреляции (задания 3, 4)

    Укажите Ваш e-mail (обязательно)! ПРОВЕРЯЙТЕ пожалуйста правильность написания своего адреса!

    Укажите № работы и вариант


    Соглашение * (обязательно) Федеральный закон ФЗ-152 от 07.02.2017 N 13-ФЗ
    Я ознакомился с Пользовательским соглашением и даю согласие на обработку своих персональных данных.


    Выдержка из похожей работы

    Исследовать результаты
    наблюдений на предмет их пригодности
    для моделирования производственной
    функции,

    Пример решения
    задачи
    Исходные данные
    Допустим, в
    результате наблюдений за процессом
    была получена исходная информация с
    целью нахождения производственной
    функции, Перед моделированием следует
    проверить параметры х1,
    х2,
    х3
    на мультиколлинеарность и выявить
    уровень их значимости для Y,

    № п/п
    х1
    х2
    х3
    Y

    1
    2
    7
    5
    45

    2
    18
    6
    26
    80

    3
    14
    17
    31
    134

    4
    15
    16
    33
    190

    5
    6
    17
    14
    170

    Создание матрицы
    отклонений от среднего:
    Найти среднее
    арифметическое значение каждого столбца,
    Отнимая от каждого
    элемента столбца соответствующее
    среднее значение, получим матрицу
    отклонений от среднего:

    № п/п
    х1-
    х1ср
    х2-
    х2ср
    х3-
    х3ср
    Y-
    Yср

    1
    -9
    -5,6
    -16,8
    -78,8

    2
    7
    -6,6
    4,2
    -43,8

    3
    3
    4,4
    9,2
    10,2

    4
    4
    3,4
    11,2
    66,2

    5
    -5
    4,4
    -7,8
    46,2
    Каждый из 4-х
    столбцов полученной матрицы можно
    рассматривать как многомерный вектор,
    В связи с этим, все дальнейшие действия
    по определению парных коэффициентов
    корреляции рассматривают как нахождение
    косинусов углов между любыми двумя
    векторами,
    Например, даны два
    вектора А(а1;а2)
    и В(b1;b2),
    Косинус угла между ними равен результату
    от деления скалярного произведения
    данных векторов на произведение их
    модулей:
    Cos
    φ=
    Вычисления
    упростятся, если векторы будут нормированы
    (приведены к векторам с единичным
    модулем), В этом случае знаменатель
    дроби будет равен 1 и Cos
    φ
    будет равен скалярному произведению
    векторов,

    Нормирование
    матрицы отклонений от среднего
    Найти модули всех
    4-х векторов по формулам:
    │х1-
    х1ср│=≈13,42
    │х2-
    х2ср│=≈11,19
    │х3-
    х3ср│=≈23,89
    │Y-
    Yср│=≈121,44

    Разделив каждый
    элемент столбца матрицы отклонений на
    соответствующее значение модуля,
    получить нормированную матрицу
    отклонений, В геометрической интерпретации
    каждый из 4-х столбцов представляет
    собой многомерный вектор, «длина»
    которого равна 1, Поэтому, в обозначениях
    столбцов полученной матрицы нормированных
    отклонений используют индекс 0,

    № п/п
    х01
    х02
    х03
    Y0

    1
    -0,67
    -0,50
    -0,70
    -0,65

    2
    0,52
    -0,59
    0,18
    -0,36

    3
    0,22
    0,39
    0,39
    0,08

    4
    0,30
    0,30
    0,47
    0,55

    5
    -0,37
    0,39
    -0,33
    0,38
    Вычисление парных
    коэффициентов корреляции
    Вычисление парных
    коэффициентов корреляции сводится к
    скалярному произведению пар полученных
    нормированных векторов:

    rх01х02=≈0,06
    rх01х03=≈0,91
    rх01Y0=≈0,29
    rх02х03=≈0,41
    rх02Y0=≈0,89
    rх03Y0=≈0,56

    Используя таблицу
    определения критических значений
    коэффициента парной корреляции, можно
    сформулировать вывод о том, что гипотеза
    наличия линейной связи между парами
    входных факторов и выходного результата
    не подтверждена (обязательно
    разберитесь, почему, и обоснуйте в выводе
    к лабораторной работе)
    На основании
    полученных значений парных коэффициентов
    корреляции, можно сделать вывод:
    по
    признаку значимости ни одним из
    параметров нельзя пренебречь, т, к