Автор работы: Пользователь скрыл имя, 14 Декабря 2013 в 00:21, контрольная работа
Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи.
Гипотеза о форме связи: Визуальный анализ полученного графика показывает, что точки поля корреляции располагаются вдоль некоторой воображаемой прямой линии, но не очень плотно, рассеиваясь около неё. Можно предположить, что связь прожиточного минимума и среднего размера назначенных ежемесячных пенсий обратная, не очень тесная.
|
Автономная некоммерческая организация высшего профессионального образования ПЕРМСКИЙ ИНСТИТУТ ЭКОНОМИКИ И ФИНАНСОВ |
Факультет: Дистанционных образовательных технологий
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
Решение практических задач
по курсу: «Эконометрика»
Вариант № 2
Выполнил: |
|
ФИО полностью, заполняется студентом | |
Группа: |
|
заполняется студентом | |
Отметка о регистрации: |
|
дата, подпись специалиста (заполняется специалистом факультета) |
Пермь 2011 г.
Оглавление:
Задача 1. 3
Задача 2. 23
Задача 3. 32
Список литературы 40
Задача 1.
Район |
Средний размер
назначенных ежемесячных |
Прожиточный минимум в среднем на одного пенсионера в месяц, тыс. руб., х |
Брянская обл. |
240 |
178 |
Владимирская обл. |
226 |
202 |
Ивановская обл. |
221 |
197 |
Калужская обл. |
226 |
201 |
Костромская обл. |
220 |
189 |
Орловская обл. |
232 |
166 |
Рязанская обл. |
215 |
199 |
Смоленская обл. |
220 |
180 |
Тверская обл. |
222 |
181 |
Тульская обл. |
231 |
186 |
Ярославская обл. |
229 |
250 |
Гипотеза о форме связи: Визуальный анализ полученного графика показывает, что точки поля корреляции располагаются вдоль некоторой воображаемой прямой линии, но не очень плотно, рассеиваясь около неё. Можно предположить, что связь прожиточного минимума и среднего размера назначенных ежемесячных пенсий обратная, не очень тесная.
Анализируя расположение точек поля корреляции, предполагаем, что связь между признаками х и у может быть нелинейной вида: .
2. Рассчитайте параметры уравнений линейной, степенной, экспоненциальной, полулогарифмической, обратной, гиперболической парной регрессий.
По исходным данным рассчитываем ∑y, ∑x, ∑yx, ∑x2, ∑y2 :
№ п/п |
y |
х |
x*y |
x^2 |
y^2 |
Ai | |
1 |
240 |
178 |
42720 |
31684 |
57600 |
226,189 |
0,057 |
2 |
226 |
202 |
45652 |
40804 |
51076 |
225,336 |
0,003 |
3 |
221 |
197 |
43537 |
38809 |
48841 |
225,513 |
0,020 |
4 |
226 |
201 |
45426 |
40401 |
51076 |
225,371 |
0,003 |
5 |
220 |
189 |
41580 |
35721 |
48400 |
225,798 |
0,026 |
6 |
232 |
166 |
38512 |
27556 |
53824 |
226,616 |
0,023 |
7 |
215 |
199 |
42785 |
39601 |
46225 |
225,442 |
0,049 |
8 |
220 |
180 |
39600 |
32400 |
48400 |
226,118 |
0,028 |
9 |
222 |
181 |
40182 |
32761 |
49284 |
226,083 |
0,018 |
10 |
231 |
186 |
42966 |
34596 |
53361 |
225,905 |
0,022 |
11 |
229 |
250 |
57250 |
62500 |
52441 |
223,628 |
0,024 |
Итого |
2482 |
2129 |
480210 |
416833 |
560528 |
2482,0 |
0,274 |
Среднее значение |
225,64 |
193,55 |
43655,45 |
37893,91 |
50957,1 |
225,64 |
Система нормальных уравнений составит:
Выражая из первого уравнения a и подставляя полученное выражение во второе, получим:
Производя почленное умножение и раскрывая скобки, получим:
Откуда
Тогда
Окончательно уравнение парной линейной регрессии имеет вид:
y= 232,52-0,036 * x
Y=A + bX, где Y = ln y, X = ln x, A = ln a.
После потенцирования получаем: у = еA • хb.
Для расчетов используем данные табл.:
Регион |
y |
x |
Y |
X |
Y*X |
Y2 |
X2 |
1 |
240 |
178 |
5,48 |
5,18 |
28,40 |
30,04 |
26,85 |
2 |
226 |
202 |
5,42 |
5,31 |
28,77 |
29,38 |
28,18 |
3 |
221 |
197 |
5,40 |
5,28 |
28,52 |
29,14 |
27,91 |
4 |
226 |
201 |
5,42 |
5,30 |
28,75 |
29,38 |
28,13 |
5 |
220 |
189 |
5,39 |
5,24 |
28,27 |
29,09 |
27,48 |
6 |
232 |
166 |
5,45 |
5,11 |
27,84 |
29,67 |
26,13 |
7 |
215 |
199 |
5,37 |
5,29 |
28,43 |
28,84 |
28,02 |
8 |
220 |
180 |
5,39 |
5,19 |
28,01 |
29,09 |
26,97 |
9 |
222 |
181 |
5,40 |
5,20 |
28,09 |
29,19 |
27,02 |
10 |
231 |
186 |
5,44 |
5,23 |
28,44 |
29,62 |
27,31 |
11 |
229 |
250 |
5,43 |
5,52 |
30,00 |
29,53 |
30,49 |
Итого |
2482,00 |
2129,00 |
59,60 |
57,86 |
313,52 |
322,97 |
304,48 |
Ср.знач |
225,64 |
193,55 |
5,42 |
5,26 |
28,50 |
29,36 |
27,68 |
|
(y-yср) 2 |
(y- )2 |
( -yср) 2 |
226,274 |
206,314 |
188,391 |
0,407 |
225,086 |
0,132 |
0,835 |
0,303 |
225,321 |
21,496 |
18,671 |
0,099 |
225,133 |
0,132 |
0,753 |
0,254 |
225,710 |
31,769 |
32,607 |
0,005 |
226,933 |
40,496 |
25,675 |
1,681 |
225,226 |
113,132 |
104,576 |
0,168 |
226,169 |
31,769 |
38,059 |
0,284 |
226,117 |
13,223 |
16,950 |
0,231 |
225,861 |
28,769 |
26,413 |
0,050 |
223,097 |
11,314 |
34,846 |
6,449 |
2480,927 |
498,545 |
487,777 |
9,932 |
225,539 |
45,322 |
44,343 |
0,903 |
Коэффициенты регрессии | |
a |
b |
5,64 |
-0,042 |
Потенцирование | |
a |
b |
280,76 |
-0,042 |
Уравнение степенной парной регрессии имеет вид:
Для оценки параметров уравнение приводится к линейному виду: ln y = ln a + bx; Y = A + bx, где Y = ln y, A= ln a, .
Затем потенцированием находим искомое уравнение. Искомое уравнение будет: у = eA • ebx
Для расчетов используем данные табл.:
Регион |
y |
x |
Y |
x |
Y*x |
x2 |
1 |
240 |
178 |
5,48 |
178,00 |
975,55 |
31684,00 |
2 |
226 |
202 |
5,42 |
202,00 |
1094,95 |
40804,00 |
3 |
221 |
197 |
5,40 |
197,00 |
1063,44 |
38809,00 |
4 |
226 |
201 |
5,42 |
201,00 |
1089,53 |
40401,00 |
5 |
220 |
189 |
5,39 |
189,00 |
1019,40 |
35721,00 |
6 |
232 |
166 |
5,45 |
166,00 |
904,16 |
27556,00 |
7 |
215 |
199 |
5,37 |
199,00 |
1068,76 |
39601,00 |
8 |
220 |
180 |
5,39 |
180,00 |
970,85 |
32400,00 |
9 |
222 |
181 |
5,40 |
181,00 |
977,88 |
32761,00 |
10 |
231 |
186 |
5,44 |
186,00 |
1012,29 |
34596,00 |
11 |
229 |
250 |
5,43 |
250,00 |
1358,43 |
62500,00 |
Итого |
2482,00 |
2129,00 |
59,60 |
2129,00 |
11535,24 |
416833,00 |
Ср.знач |
225,64 |
193,55 |
5,42 |
193,55 |
1048,66 |
37893,91 |