Автор работы: Пользователь скрыл имя, 27 Декабря 2012 в 21:03, реферат
Для достоверного отображения объективно существующих в экономике процессов необходимо выявить существенные взаимосвязи между ними. В естественных науках часто речь идет о функциональной связи, когда каждому значению одной переменной соответствует вполне определенной значение другой. В экономике в большинстве случаев между переменными величинами существуют зависимости, когда каждому значению одной переменной соответствует не какое-то определенное, а множество возможных значений другой переменной. Такая зависимость получила название стохастической.
Вступление 2
Теоретическая часть. 3
Многомерный корреляционный анализ 3
Многошаговый регрессионный анализ. 4
Многомерный регрессионный анализ 5
Метод отсева факторов по t-критерию 9
Практическая часть. 10
Вариационные характеристики. 10
Корреляционный анализ. 14
Многомерный регрессионный анализ. 15
Многошаговый регрессионный анализ. 16
Начальный корреляционный анализ. 17
Приложение: Олимп курсовая итог. 21
Использованная литература: 30
В нашей модели наибольшее
влияние на среднюю продолжительность
жизни оказывает число
В настоящей курсовой работе был рассмотрен один из наиболее популярных в настоящее время методов математико-статистического моделирования экономических процессов, который позволяет строить достаточно адекватные и легко экономически интерпретируемые модели. Но легко заметить, что все вышеприведенные вычисление очень трудоемки и занимают немало времени. Поэтому, кроме вычислений вручную, а также для упрощения исследования, была проведена работа в пакете прикладных программ «ОЛИМП» - совокупность программных средств, ориентированных на решение задач экономического анализа и прогнозирования с помощью различных методов математической статистики. Полученные результаты приведены в Приложении.
Просмотр начальных данных
┌────┬────────┬───────────┬──
│ N │ y │ x1 │ x2 │ x3 │ x4 │ x5 │
├────┼────────┼───────────┼──
│ 1 │ 63.00 │ 23102.00 │ 60.85 │ 32.70 │ 55.30 │ 87.00 │
│ 2 │ 44.50 │ 9226.00 │ 21.00 │ 12.70 │ 97.00 │ 58.00 │
│ 3 │ 46.00 │ 4304.00 │ 30.80 │ 7.50 │ 75.20 │ 108.00 │
│ 4 │ 56.50 │ 1169.00 │ 29.50 │ 35.80 │ 59.30 │ 71.00 │
│ 5 │ 48.50 │ 5001.00 │ 2.29 │ 3.80 │ 77.40 │ 101.00 │
│ 6 │ 47.20 │ 8305.00 │ 8.48 │ 8.10 │ 91.20 │ 92.00 │
│ 7 │ 51.00 │ 1058.00 │ 35.80 │ 22.30 │ 87.60 │ 98.00 │
│ 8 │ 37.00 │ 670.00 │ 18.50 │ 15.10 │ 85.20 │ 62.00 │
│ 9 │ 54.00 │ 13704.00 │ 35.86 │ 37.60 │ 69.80 │ 73.00 │
│ 10 │ 42.20 │ 6380.00 │ 19.07 │ 4.20 │ 80.00 │ 91.00 │
│ 11 │ 45.00 │ 925.00 │ 23.80 │ 38.60 │ 71.60 │ 83.00 │
│ 12 │ 64.50 │ 372.00 │ 73.95 │ 72.20 │ 80.00 │ 75.00 │
│ 13 │ 60.60 │ 50740.00 │ 45.37 │ 47.90 │ 56.50 │ 89.00 │
│ 14 │ 52.00 │ 32461.00 │ 39.50 │ 12.60 │ 42.10 │ 86.00 │
│ 15 │ 53.30 │ 7563.00 │ 40.40 │ 18.50 │ 56.00 │ 91.00 │
│ 16 │ 57.80 │ 8640.00 │ 19.60 │ 16.60 │ 29.20 │ 94.00 │
│ 17 │ 53.00 │ 10822.00 │ 34.60 │ 14.40 │ 59.50 │ 102.00 │
│ 18 │ 61.50 │ 348.00 │ 5.80 │ 18.80 │ 63.10 │ 83.00 │
│ 19 │ 53.30 │ 22936.00 │ 14.17 │ 11.20 │ 50.40 │ 93.00 │
│ 20 │ 52.00 │ 472.00 │ 11.53 │ 15.30 │ 41.60 │ 91.00 │
│ 21 │ 48.50 │ 1837.00 │ 37.27 │ 31.70 │ 84.40 │ 83.00 │
│ 22 │ 52.30 │ 11142.00 │ 37.62 │ 13.50 │ 58.80 │ 102.00 │
│ 23 │ 50.60 │ 1619.00 │ 4.52 │ 0.50 │ 48.00 │ 78.00 │
│ 24 │ 51.00 │ 2349.00 │ 32.94 │ 11.30 │ 74.60 │ 91.00 │
│ 25 │ 60.80 │ 4083.00 │ 52.40 │ 64.80 │ 49.90 │ 151.00 │
└────┴────────┴───────────┴──
*** Вариационные характеристики переменной y ***
. число
наблюдений
. среднее
значение
. верхняя
оценка среднего
. нижняя
оценка среднего
. среднеквадратическое отклонение 6.6138
. дисперсия
. дисперсия (несмещ. оценка) 45.5651
. среднекв. откл. (несмещ. оценка) 6.7502
. среднее
линейное отклонение
. моменты начальные
.
2-го поpядка
.
3-го поpядка
.
4-го поpядка
. моменты центpальные
.
3-го поpядка
.
4-го поpядка
. коэффициент асимметрии
.
значение
.
несмещенная оценка
. среднекв. отклонение 0.4637
. коэффициент эксцесса
.
значение
.
несмещенная оценка
. среднекв. отклонение 0.9017
. коэффициенты вариации
.
по pазмаху
. сpеднему линейному откл. 0.0975
. сpеднеквадp. откл. 0.1266
. медиана
. мода
. минимальное значение 37.0000
. максимальное значение 64.5000
. размах
**** Характеристики интеpвального pяда *****
. среднее
значение
. среднеквадратическое отклонение 6.5949
. дисперсия
. коэффициент асимметpии -0.0815
. коэффициент эксцесса -0.2092
. медиана 51.5139
. мода
N инт. Начало Сеpедина Конец Частота Частость
1 34.7083 37.0000 39.2917 1.0 0.0400
2 39.2917 41.5833 43.8750 1.0 0.0400
3 43.8750 46.1667 48.4583 4.0 0.1600
4 48.4583 50.7500 53.0417 9.0 0.3600
5 53.0417 55.3333 57.6250 4.0 0.1600
6 57.6250 59.9167 62.2083 4.0 0.1600
7 62.2083 64.5000 66.7917 2.0 0.0800
Пpовеpка ноpмального закона pаспpеделения
Кpитеpий хи-квадpат
.число степеней свободы 3
.хи-квадpат pасчетное 1.571
веpоятн. хи-квадpат заключение
уpовень теоpетическое о гипотезе
0.900 6.226 не отвеpгается
0.950 7.795 не отвеpгается
0.990 11.387 не отвеpгается
222222222222222 ОТЧЕТ
0,990 11,387 не отвергается
или
не отвергается с вероятностью 0,950
32
Матpица
┌─────┬───────┬───────┬──────
│ N │ 1 │ 2 │ 3 │ 4 │ 5 │ 6 │
├─────┼───────┼───────┼──────
│ y │ 1.00 │ 0.30 │ 0.53 │ 0.60 │ -0.51 │ 0.26 │
│ x1 │ 0.30 │ 1.00 │ 0.27 │ 0.10 │ -0.33 │ 0.02 │
│ x2 │ 0.53 │ 0.27 │ 1.00 │ 0.74 │ -0.04 │ 0.17 │
│ x3 │ 0.60 │ 0.10 │ 0.74 │ 1.00 │ -0.03 │ 0.15 │
│ x4 │ -0.51 │ -0.33 │ -0.04 │ -0.03 │ 1.00 │ -0.31 │
│ x5 │ 0.26 │ 0.02 │ 0.17 │ 0.15 │ -0.31 │ 1.00 │
└─────┴───────┴───────┴──────
33333333333 ОТЧЕТ 33333333333333333333
НАЧАЛО
*** Протокол множественной
Зависимая переменная Y - y
Функция Y = +57.700+0.000*x1+0.056*x2+0.
Оценки коэффициентов линейной регрессии
┌───┬──────────┬───────────┬─
│ N │ Значение │ Дисперсия │ Средне- │ t - │ Нижняя │ Верхняя │
│ │ │ │ квадатическое │ значение │ оценка │ оценка │
│ │ │ │ отклонение │ │ │ │
├───┼──────────┼───────────┼─
│ 1 │ 57.70 │ 59.12 │ 7.69 │ 7.50 │ 44.37 │ 71.03 │
│ 2 │ 0.00 │ 0.00 │ 0.00 │ 0.36 │ -0.00 │ 0.00 │
│ 3 │ 0.06 │ 0.01 │ 0.08 │ 0.66 │ -0.09 │ 0.20 │
│ 4 │ 0.17 │ 0.01 │ 0.08 │ 2.21 │ 0.04 │ 0.31 │
│ 5 │ -0.18 │ 0.00 │ 0.06 │ -2.96 │ -0.29 │ -0.08 │
│ 6 │ 0.01 │ 0.00 │ 0.06 │ 0.12 │ -0.09 │ 0.11 │
└───┴──────────┴───────────┴─
Кpитические значения t-pаспpеделения
пpи 19 степенях свободы
веpоятность t-значение
0.900 1.331
0.950 1.734
Оценки коэффициентов
интерпретации линейной
╔════╤════════╤═════════╤═════
║ N │Коэффиц.│Вета- │Дельта- ║
║ │эластичн│коэффиц. │коэффиц. ║
╠════╪════════╪═════════╪═════
║1 │ +0.006│ +0.056│ +0.027║
║2 │ +0.031│ +0.147│ +0.125║
║3 │ +0.075│ +0.471│ +0.455║
║4 │ -0.229│ -0.469│ +0.386║
║5 │ +0.012│ +0.019│ +0.008║
╚════╧════════╧═════════╧═════
┌────┬──────────────┬─────────
│ N │ Эмпирическое │ Расчетное │ Ошибка │ Ошибка │
│ │ значение │ значение │ абсолютная │ относительная │
├────┼──────────────┼─────────
│ 1 │ 63.00 │ 58.05 │ 4.95 │ 0.08 │
│ 2 │ 44.50 │ 44.14 │ 0.36 │ 0.01 │
│ 3 │ 46.00 │ 47.95 │ -1.95 │ -0.04 │
│ 4 │ 56.50 │ 55.30 │ 1.20 │ 0.02 │
│ 5 │ 48.50 │ 45.30 │ 3.20 │ 0.07 │
│ 6 │ 47.20 │ 43.92 │ 3.28 │ 0.07 │
│ 7 │ 51.00 │ 48.36 │ 2.64 │ 0.05 │
│ 8 │ 37.00 │ 46.32 │ -9.32 │ -0.25 │
│ 9 │ 54.00 │ 54.47 │ -0.47 │ -0.01 │
│ 10 │ 42.20 │ 45.80 │ -3.60 │ -0.09 │
│ 11 │ 45.00 │ 53.30 │ -8.30 │ -0.18 │
│ 12 │ 64.50 │ 60.30 │ 4.20 │ 0.07 │
│ 13 │ 60.60 │ 60.49 │ 0.11 │ 0.00 │
│ 14 │ 52.00 │ 56.08 │ -4.08 │ -0.08 │
│ 15 │ 53.30 │ 53.86 │ -0.56 │ -0.01 │
│ 16 │ 57.80 │ 57.30 │ 0.50 │ 0.01 │
│ 17 │ 53.00 │ 52.38 │ 0.62 │ 0.01 │
│ 18 │ 61.50 │ 50.41 │ 11.09 │ 0.18 │
│ 19 │ 53.30 │ 52.66 │ 0.64 │ 0.01 │
│ 20 │ 52.00 │ 54.09 │ -2.09 │ -0.04 │
│ 21 │ 48.50 │ 50.57 │ -2.07 │ -0.04 │
│ 22 │ 52.30 │ 52.53 │ -0.23 │ -0.00 │
│ 23 │ 50.60 │ 49.92 │ 0.68 │ 0.01 │
│ 24 │ 51.00 │ 48.66 │ 2.34 │ 0.05 │
│ 25 │ 60.80 │ 63.95 │ -3.15 │ -0.05 │
└────┴──────────────┴─────────
Характеристики остатков
Среднее значение..................... -0.000
Оценка
дисперсии.....................
Оценка
приведенной дисперсии........
Средний модуль остатков.............. 2.866
Относительная ошибка аппроксимации... 0.057
Критерий Дарбина-Уотсона............. 1.857
Коэффициент детерминации............. 0.625
F - значение ( n1 = 6, n2 = 19)... 532
Гипотеза о значимости уравнения
не отвергается с вероятностью 0.950
*** Протокол множественной линейной регрессии ***
Зависимая переменная Y - y
Функция Y = +58.478+0.000*x1+0.057*x2+0.
Оценки коэффициентов линейной регрессии
┌───┬──────────┬───────────┬─
│ N │ Значение │ Дисперсия │ Средне- │ t - │ Нижняя │ Верхняя │
│ │ │ │ квадатическое │ значение │ оценка │ оценка │
│ │ │ │ отклонение │ │ │ │
├───┼──────────┼───────────┼─
│ 1 │ 58.48 │ 18.27 │ 4.27 │ 13.68 │ 51.08 │ 65.87 │