Смекни!
smekni.com

Статистические методы 2 (стр. 1 из 2)

Исходные данные

Наличие предметов длительного пользования в домашних хозяйствах по регионам Российской Федерации (на 100 домохозяйств , штук)

(Вариант: 6)

Области и республики

Холодильники. Морозильники

Стиральные машины

1

Белгородская область

103

93

2

Брянская область

99

72

3

Владимирская область

105

90

4

Воронежская область

102

96

5

Ивановская область

106

92

6

Калужская область

106

88

7

Костромская область

100

85

8

Курская область

100

78

9

Липецкая область

113

95

10

Московская область

106

87

11

Орловская область

111

93

12

Рязанская область

106

80

13

Смоленская область

115

93

14

Тамбовская область

108

99

15

Тверская область

102

87

16

Тульская область

102

93

17

Ярославская область

110

88

18

Республика Карелия

106

87

19

Республика Коми

111

92

Задание:

1.Постройте поле корреляции и сформулируйте гипотезу о форме связи.

2.Рассчитайте параметры уравнений линейной, степенной и экспоненциальной парной регрессии.

3.Оцените тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.

4.Дайте с помощью среднего (общего) коэффициента эластичности сравнительную характеристику силы связи фактора с результатом.

5.Оцените качество уравнений с помощью средней ошибки аппроксимации.

6.Оцените статистическую надёжность результатов регрессионного моделирования с помощью F-критерия Фишера. По значениям характеристик, рассчитанных в пп. 4, 5 и данном пункте, выберите лучшее уравнение регрессии и дайте его обоснование

7.Рассчитайте ожидаемое значение результата, если значение фактора увеличится на 5% от его среднего уровня. Определите доверительный интервал прогноза для уровня значимости α=0,05.

Задание №1.

Постройте поле корреляции и сформулируйте гипотезу о форме связи.

Задание №2.

Рассчитайте параметры уравнений линейной, степенной и экспоненциальной парной регрессии.

х

у

ху

х²

у²

lnx

lny

1

103

93

9579

10609

8649

2

2

2

99

72

7128

9801

5184

2

1,9

3

105

90

9450

11025

8100

2

2

4

102

96

9792

10404

9216

2

2

5

106

92

9752

11236

8464

2

2

6

106

88

9328

11236

7744

2

1,9

7

100

85

8500

10000

7225

2

1,9

8

100

78

7800

10000

6084

2

1,9

9

113

95

10735

12769

9025

2,1

2

10

106

87

9222

11236

7569

2

1,9

11

111

93

10323

12321

8649

2

2

12

106

80

8480

11236

6400

2

1,9

13

115

93

10695

13225

8649

2,1

2

14

108

99

10692

11664

9801

2

2

15

102

87

8874

10404

7569

2

1,9

16

102

93

9486

10404

8649

2

2

17

110

88

9680

12100

7744

2

1,9

18

106

87

9222

11236

7569

2

1,9

19

111

92

10212

12321

8464

2

2

2011

1688

178950

213227

150754

38

37

105,8

88,8

x¯y

9418,4

Линейная парная регрессия:

-10772,8b = 359,6

B = 0,03

2011a + 201991*0,03 = 178950

2011a + 6059,7 = 178950

2011a = 178952 – 6059,7

2011a = 172890,3

A = 86

Степенная парная регрессия:


a = 1,56

Экспоненциальная парная регрессия: