Учебная работа № /7975. «Контрольная Эконометрика, 6 задач 46

Учебная работа № /7975. «Контрольная Эконометрика, 6 задач 46

Количество страниц учебной работы: 16
Содержание:
«Содержание

Задача 1 3
Задача 2 8
Задача 3 9
Задача 4 11
Задача 5 13
Задача 6 15
Список использованной литературы 17

Задача 1
Выборка случайной величины Х задана интервальным вариационным рядом (Ii – i-ый интервал, ni – частота).
Таблица 1
i 1 2 3 4 5 6 7
Ii 2 – 6 6 – 10 10 – 14 14 – 18 18 – 22 22 – 26 26 – 30
ni 7 15 23 25 15 11 4

Найти:
относительные частоты (частости) Wi;
накопленные частоты niнак;
накопленные частости Wiнак.
Вычислить:
выборочную среднюю ;
смещенную оценку дисперсии Д;
несмещенную оценку дисперсии S2;
среднее квадратическое отклонение ;
коэффициент вариации v.
Построить:
гистограмму частот;
кумулятивную кривую.
Указать:
моду Мо;
медиану Ме.

Задача 2
Ежемесячный объем выпуска продукции завода является случайной величиной, распределенной по показательному закону. Имеются данные об объеме выпуска в течение шести месяцев.
Методом моментов найти точечную оценку параметра распределения.
Таблица 3
Месяц 1 2 3 4 5 6
Объем выпуска продукции 20 22 28 34 36 40

Задача 3
Для проверки эффективности новой технологии отобраны две группы рабочих численностью n1 и n2 человек. В первой группе, где применялась новая технология, выборочная средняя выработка составила изделий, во второй – изделий. Установлено, что дисперсии выработки в группах соответственно и .
Требуется на уровне значимости выяснить влияние новой технологии на среднюю производительность.
Таблица 4
n1 n2
50 60 85 80 81 64

Задача 4
Выборочная зависимость между величиной основных производственных фондов Х и суточной выработкой продукции У по данным пяти независимых наблюдений представлена в таблице.
Требуется составить выборочное уравнение линейной парной регрессии У на Х.
Таблица 5
i 1 2 3 4 5
хi 1,10 1,40 1,90 2,20 3,00
уi 1,30 1,45 1,60 1,65 1,80

Задача 5
Имеются данные (условные) о сменной добыче угля У (т) и уровне механизации Х (%), характеризующие процесс добычи угля в семи шахтах. Установлено, что между переменными Х и У существует степенная зависимость: . Требуется найти параметры этой зависимости.
Таблица 7
i 1 2 3 4 5 6 7
хi 3,1 3,4 3,9 4,2 4,7 5,3 5,5
уi 8,1 8,3 8,8 9,4 9,9 10,3 10,8

Задача 6
В таблице приведены данные, отражающие спрос на некоторый товар за семилетний период (усл. ед.). Найти уравнение тренда для временного ряда, полагая тренд линейным.
Таблица 9
год, t 1 2 3 4 5 6 7
Спрос, Уt 62 66 75 83 91 97 104

Список использованной литературы

1. Кремер Н.Ш. Эконометрика. / Н.Ш. Кремер, Б.А.Путко. — М., ЮНИТИ, 2011. – 456 с.
2. Катышев П.К. Сборник задач к начальному курсу эконометрики / П.К. Катышев, А.А. Пересецкий – М.: Дело, 2009. – 72 с.
3. Магнус Я.Р. Эконометрика. Начальный курс / Я.Р. Магнус, П.К. Катышев, А.А. Пересецкий – М.: Дело, 2010. – 400 с.
4. Практикум по эконометрике: учеб. пособие / под ред. И. И. Елисее-вой. – М.: Финансы и статистика, 2011. – 192 с.
5. Эконометрика: учебное пособие / под ред. И. И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2011. – 245 с.
»

Стоимость данной учебной работы: 585 руб.Учебная работа № /7975.  "Контрольная Эконометрика, 6 задач 46

    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

    год
    1, Цель работы

    Цель контрольной работы — демонстрация полученных теоретических знаний и приобретенных практических навыков по эконометрике — как синтезу экономической теории, экономической статистики и математики, в том числе исследование линейных моделей парной (ЛМПР) и множественной регрессии (ЛММР), трендовых моделей, методом наименьших квадратов (МНК),
    Для проведения расчетов использовалось приложение к ПЭВМ типа EXCEL,
    2, Исследование линейных моделей парной (ЛМПР) и
    множественной регрессии (ЛММР) методом наименьших
    квадратов (МНК),

    2,1 Контрольная задача № 1

    2,1,1, Исследуем зависимость производительности труда Y (т/ч) от уровня механизации Х (%),
    Исходные данные для 14 однотипных предприятий приводятся в таблице 1:
    Таблица 1

    xi

    32

    30

    36

    40

    41

    47

    56

    54

    60

    55

    61

    67

    69

    76

    yi

    20

    24

    28

    30

    31

    33

    34

    37

    38

    40

    41

    43

    45

    48

    2,1,2 Матричная форма записи ЛМПР (ЛММР):
    Y^ = X* A^ (1), где А^ — вектор-столбец параметров регрессии;
    xi1 — предопределенные (объясняющие) переменные, n = 1;
    ранг матрицы X = n + 1= 2 < k = 14 (2), Исходные данные представляют в виде матриц, ( 1 32 ) (20 ) ( 1 30) (24 ) ( 1 36) (28 ) ( 1 40 ) (30 ) (1 41 ) (31 ) ( 1 47 ) (33) X = (1 56) Y = (34 ) (1 54) (37 ) (1 60 ) (38 ) (1 55 ) (40 ) ( 1 61 ) (41 ) ( 1 67 ) (43) (1 69 ) (45 ) ( 1 76 ) (48 ) Значение параметров А^ = (а0, а1) T и 2 - нам неизвестны и их требуется определить (статистически оценить) методом наименьших квадратов, Так как матрица Х, по условию, является прямоугольной, а обратную матрицу Х-1 можно рассчитать только для квадратной матрицы, то произведем небольшие преобразования матричного уравнения типаY = X *A, умножив левую и правую части на транспонированную матрицу Х Т, Получим XT* X * A^ = X T * Y , откуда A^ = (XT * X ) -1 *( XT * Y) (3), где (XT * X ) -1 - обратная матрица, 2,1,2, Решение, а) Найдем транспонированную матрицу ХТ : ( 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ) XT = ( 32 30 36 40 41 47 56 54 60 55 61 67 69 76 ) в) Находим произведение матриц XT *X : ( 14 724 ) XT * X = ( 724 40134) г) Находим произведение матриц XT * Y: ( 492 ) XT * Y = ( 26907 ) д) Вычисляем обратную матрицу ( XT * X) -1 : ( 1,064562 -0,0192 ) ( XT * X) -1 = (-0,0192 0,000371) е) Умножаем обратную матрицу ( XT * X) -1 на произведение матриц (XT *Y) и получаем вектор- столбец A^ = (a 0 , a 1)T : ( 7,0361 ) A^ = ( XT * X) -1 * (XT * Y) = ( 0,543501), Уравнение парной регрессии имеет следующий вид: уi^ = 7,0361 + 0,543501* xi1 (4), уi^ (60) = 7,0361 + 0,543501*60 = 39, 646, 2,1,3 Оценка качества найденных параметров Для оценки качества параметров A применим коэффициент детерминации R2 , Величина R2 показывает, какая часть (доля) вариации зависимой переменной обусловлена объясняющей переменной, Чем ближе R2 к единице, тем лучше регрессия аппроксимирует экспериментальные данные, Q = ?(yi - y?)2 (5) - общая сумма квадратов отклонений зависимой переменной от средней; QR = ?(y^i - y?)2 (6) - сумма квадратов, обусловленная регрессией; Qе = ?(yi - y^i)2 (7) - остаточная сумма квадратов, характеризующая влияние неучтенных факторов; Q = QR + Qе (8), Q = 847,714; QR = 795,453; Qе = 52,261"