Практикум по предмету Математические методы и модели (стр. 1 из 7)

Министерство образования Российской Федерации

Южно-Уральский государственный университет

Кафедра «Экономика и инвестиции»

Габрин К.Э.

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ

Семестровое задание

и методические указания к решению задач

Челябинск

Издательство ЮУрГУ

2000

УДК

ББК

Габрин К.Э., Математические методы и модели: Семестровое задание и методические рекомендации к решению задач. – Челябинск: Издательство ЮУрГУ, 2000. – 39 с.

Приведены задачи семестрового задания, методические указания к их решению, примеры вычислений, рекомендуемая литература и приложения.

Пособие предназначено для студентов специальностей 060811, 061101, 061120.

Табл. 12, прилож. 4, список лит. – 13 назв.

Одобрено учебно-методической комиссией факультета «Экономика и управление».

Рецензент: Никифоров К.В.

Задача 1

Многофакторный регрессионный и корреляционный анализ

Варианты задач с 1 по 25 с указанием результативного y и факторных x₁, x₂признаков приведены в табл. 1.

По выборочным данным, представленным в табл. 2 и табл. 3, исследовать на основе линейной регрессионной модели зависимость результативного признака от показателей производственно-хозяйственной деятельности предприятий.

Таблица 1

Варианты задач

№ вар.	Результативный признак	Факторные признаки	№ вар.	Результативный признак	Факторные признаки
1	y₁	x₁,x₃	14	y₃	x₁,x₁₄
2	y₂	x₁,x₅	15	y₂	x₅,x₉
3	y₂	x₁,x₇	16	y₃	x₈,x₁₀
4	y₂	x₁,x₁₁	17	y₃	x₇,x₁₄
5	y₂	x₁,x₁₀	18	y₃	x₃,x₆
6	y₁	x₃,x₄	19	y₃	x₁,x₁₄
7	y₂	x₃,x₁₁	20	y₁	x₂,x₆
8	y₂	x₁₁,x₅	21	y₁	x₃,x₇
9	y₁	x₃,x₅	22	y₂	x₅,x₈
10	y₂	x₁₁,x₆	23	y₂	x₉,x₁₀
11	y₂	x₁,x₆	24	y₃	x₄,x₁₁
12	y₂	x₁,x₁₂	25	y₃	x₁,x₁₂
13	y₂	x₁,x₂

Таблица 2

Обозначения и наименование показателей

производственно-хозяйственной деятельности предприятий

Обозначение показателя	Наименование показателя
y₁	Производительность труда, тыс.руб./чел.
y₂	Индекс снижения себестоимости продукции
y₃	Рентабельность
x₁	Трудоемкость единицы продукции
x₂	Удельный вес рабочих в составе ППР
x₃	Удельный вес покупных изделий
x₄	Коэффициент сменности оборудования, смен
x₅	Премии и вознаграждения на одного работника ППР, тыс.руб.
x₆	Удельный вес потерь от брака,%
x₇	Фондоотдача активной части ОПФ, руб./руб.
x₈	Среднегодовая численность ППР, чел.
x₉	Среднегодовая стоимость ОПФ, млн.руб.
x₁₀	Среднегодовой фонд заработной платы ППР
x₁₁	Фондовооруженность труда, тыс.руб./чел.
x₁₂	Оборачиваемость нормируемых оборотных средств, дн.
x₁₃	Оборачиваемость ненормируемых оборотных средств, дн.
x₁₄	Непроизводительные расходы, тыс.руб.

Таблица 3

Исходные данные для расчета

№	y₁	y₂	y₃	x₁	x₂	x₃	x₄	x₅	x₆	x₇	x₈	x₉	x₁₀	x₁₁	x₁₂	x₁₃	x₁₄
1	9,4	62	10,6	0,23	0,62	0,4	1,35	0,88	0,15	1,91	7394	39,53	14257	5,35	173,9	11,88	28,13
2	9,9	53,1	9,1	0,43	0,76	0,19	1,39	0,57	0,34	1,68	11586	40,41	22661	3,9	162,3	12,6	17,55
3	9,1	56,5	23,4	0,26	0,71	0,44	1,27	0,7	0,09	1,89	7801	37,02	14903	4,88	101,2	8,28	19,52
4	5,5	30,1	9,7	0,43	0,74	0,25	1,1	0,84	0,05	1,02	6371	41,08	12973	5,65	177,8	17,28	18,13
5	6,6	18,1	9,1	0,38	0,72	0,02	1,23	1,04	0,48	0,88	4210	42,39	6920	8,85	93,2	13,32	21,21
6	4,3	13,6	5,4	0,42	0,68	0,06	1,39	0,66	0,41	0,62	3557	37,39	5736	8,52	126,7	17,28	22,97
7	7,4	89,8	9,9	0,30	0,77	0,15	1,38	0,86	0,62	1,09	14148	101,7	26705	7,19	91,8	9,72	16,38
8	6,6	76,6	19,1	0,37	0,77	0,24	1,35	1,27	0,5	1,32	15118	81,32	28025	5,38	70,6	8,64	16,16
9	5,5	32,3	6,6	0,34	0,72	0,11	1,24	0,68	1,2	0,68	6462	59,92	11049	9,27	97,2	9,0	20,09
10	9,4	199	14,2	0,23	0,79	0,47	1,4	0,86	0,21	2,3	24628	107,3	45893	4,36	80,3	14,76	15,98
11	5,7	90,8	8	0,41	0,71	0,2	1,28	0,45	0,66	1,43	1948	80,83	36813	4,16	128,5	10,44	22,76
12	5,2	82,1	17,5	0,41	0,79	0,24	1,33	0,74	0,74	1,82	18963	59,42	33956	3,13	94,7	14,76	15,41
13	10,0	76,2	17,2	0,22	0,76	0,54	1,22	1,03	0,32	2,62	9185	36,96	17016	4,02	85,3	20,52	19,35
14	6,7	37,1	12,9	0,31	0,79	0,29	1,35	0,96	0,39	1,24	6391	37,21	11688	5,82	85,3	7,92	14,63
15	9,4	51,6	13,2	0,24	0,70	0,56	1,2	0,98	0,28	2,03	6555	32,87	12243	5,01	116,6	18,72	22,62

Методические указания к решению задачи 1

Множественный корреляционный анализ состоит в оценке корреляционной матрицы генеральной совокупности по выборке и определении на ее основе оценок частных и множественных коэффициентов корреляции и детерминации.

Парный и частный коэффициенты корреляции характеризуют тесноту линейной зависимости между двумя переменными соответственно на фоне действия и при исключении влияния всех остальных показателей, входящих в модель. Диапазон изменения этих коэффициентов [-1;1].

Множественный коэффициент корреляции характеризует тесноту связи между одной переменной (результативной) и остальными, входящими в модель. Диапазон изменения этого коэффициента [0;1].

Квадрат множественного коэффициента корреляции называется множественным коэффициентом детерминации; он характеризует долю дисперсии одной переменной (результативной), обусловленной влиянием остальных, входящих в модель.

Дополнительная задача корреляционного анализа (основная – в регрессионном) – оценка уравнения регрессии.

Исходной для анализа является матрица Xразмерности (n´k), которая представляет собой n наблюдений для каждого из k факторов. Оцениваются: вектор средних X_ср, вектор среднеквадратических отклонений S и корреляционная матрица R:

X_ср=(x₁_ср, x₂_ср,…, x_j_ср,…, x_k_ср);

S=(s₁, s₂, …, s_j, …, s_k);

1	r₁₂	…	r_1k
R=	r₂₁	1	…	r_2k
…	…	…	…
r_k1	r_k2	…	1

где r_jl=[S(x_ij-x_jср)(x_il-x_lср)]/(ns_js_l), j,l=1,2,…,k;

s_j=([S(x_ij- x_j_ср)²]/n)^0,5, i=1…n;

x_il – значение i-того наблюдения j-того фактора.

Кроме того, находятся оценки частных и множественных коэффициентов корреляции любого порядка. Например, частный коэффициент корреляции порядка k-2 между факторами X₁и X₂ равен

r_12/3,4,…,k=-R₁₂/(R₁₁R₂₂)^0,5,

где R_jl – алгебраическое дополнение элемента r₁₂матрицы R.

Множественный коэффициент корреляции порядка k-1 фактора X₁ (результативного признака) определяется по формуле

r_1/2,3,…,k= r₁=(|R₁₂|/R₁₁)^0,5,

где |R₁₂|– определитель матрицыR.

Значимость парных и частных коэффициентов корреляции проверяется по t-критерию Стьюдента. Наблюдаемое значение критерия находится по формуле

t_набл=(n-l-2)^0,5r/(1-r²)^0,5,

где r – оценка коэффициента, l – порядок коэффициента корреляции (число фиксируемых факторов).

Коэффициент корреляции считается значимым (т.е. гипотеза H₀: r=0 отвергается с вероятностью ошибки a), если |t_набл|>t_кр, определяемого по таблицам t-распределения (Приложение 1) для заданного a иn=n-l-2.

Значимость множественного коэффициента корреляции (или его квадрата – коэффициента детерминации) определяется по F-критерию. Наблюдаемое значение, например, для r²_1/2,…k, находится по формуле

F_набл= [r²_1/2,…k/(k-1)]/[(1-r²_1/2,…k)/(n-k)].

Множественный коэффициент корреляции считется значимым, если F_набл>F_кр(a, k-1, n-k), где F_кр определяется по таблице F-распределения (Приложение 1) для заданных a, n₁=k-1 и n₂=n-k.