352717 работ
представлено на сайте
Определение параметров уравнения регрессии (контрольная, лабораторная)

Контрольная Определение параметров уравнения регрессии (контрольная, лабораторная), номер: 289512

Номер: 289512
Количество страниц: 32
Автор: marvel6
390 руб.
Купить эту работу
Не подошла
данная работа?
Вы можете заказать учебную работу
на любую интересующую вас тему
Заказать новую работу
essay cover Определение параметров уравнения регрессии (контрольная, лабораторная) , Задание
1. Задана совокупность предприятий с известными значениями:
yi – производительностьтруда (тыс. руб./чел.);
x1i – энер...

Автор:

Дата публикации:

Определение параметров уравнения регрессии (контрольная, лабораторная)
logo
Задание
1. Задана совокупность предприятий с известными значениями:
yi – производительностьтруда (тыс. руб./чел.);
x1i – энер...
logo
144010, Россия, Московская, Электросталь, ул.Ялагина, д. 15А
Телефон: +7 (926) 348-33-99

StudentEssay

buy КУПИТЬ ЭТУ РАБОТУ.
  • Содержание:
    Задание
    1. Задана совокупность предприятий с известными значениями:
    yi – производительностьтруда (тыс. руб./чел.);
    x1i – энерговооруженностьтруда (квт/чел.);
    x2i – фондовооруженностьтруда (тыс. руб./чел.);
    x3i – процентприбыли, используемый для дополнительной оплаты труда (%),
    где i – номерпредприятия.
    Значения величин yi, x1i, x2i, x3i даны в таблице 1.
    Таблица 1
    Исходные данные
    № наблюд. Э/В (квт/чел) Ф/В (тыс.руб./чел.) Процент прибыли ТУТ (тыс.руб./чел.) № наблюд. Э/В (квт/чел) Ф/В (тыс.руб./чел.) Процент прибыли ТУТ (тыс.руб./чел.)
    1 30 100 4,4 144,06 11 65 356 13,75 394,49
    2 32 120 3,3 128,91 12 80 771 22,55 651,96
    3 37 170 6,05 172,3 13 63 333 36,3 655,03
    4 55 230 12,1 326,5 14 41 128 39,05 541,5
    5 65 350 19,25 432,5 15 95 781 15,4 676,56
    6 33 170 4,95 182,9 16 71 357 25,85 533,66
    7 35 150 1,815 137,6 17 67 444 31,35 692,53
    8 40 260 12,1 285,6 18 45 269 19,8 451,4
    9 69 470 17,05 476,9 19 79 666 39,05 861,944
    10 77 550 24,2 675,36 20 34 212 9,9 254,1

    2. Для заданного варианта совокупности предприятий найти коэффициенты уравнения регрессии вида:

    (1)
    3. При производстве расчетов представить таблицу исходных данных в следующем виде.




    Таблица 2
    № набл. Производитель-ность (y) Энерговооружен-ность (x1) Фондовооружен-ность (x2) Процент прибыли (x3)
    1
    2
    3

    20

    4. Произвести сравнительную оценку влияния различных факторов (xj,i) на производительность труда (уi) и взаимосвязь факторов между собой. Оценку провести, используя значения парных коэффициентов корреляции (r). Для этой цели построить таблицу вида.
    Таблица 3
    Производитель-ность (y) Энерговоору-жен¬ность (x1) Фондовоору-жен¬ность (x2) Процент прибыли (x3)
    Производитель-ность (y) 1
    Энерговоору-жен¬ность (x1) ryx1 1
    Фондовоору-жен¬ность (x2) ryx2 rx1x2 1
    Процент прибыли (x3) ryx3 rx1x3 rx2x3 1

    5.Для нахождения матрицы коэффициентов парной корреляции использовать табличный редактор «Excel», выполни» команды:
    «Анализ данных» – «Корреляция»,
    Затем в диалоговом окне «Корреляция» в поле «Входной интервал» ввести адреса ячеек «Таблицы, исходных данных», включая названия реквизитов. Установить отметку в окнах «Метки в первой строке» и «По столбцам». Выбрать параметры вывода «Новый рабочий лист». Получить результаты в виде таблицы 2.
    6.Произвести анализ полученных значений коэффициентов парной корреляции. Проверить значимость коэффициентов парной корреляции, используя t-критерий Стьюдента. Для этой цели найти для каждого коэффициента парной корреляции значение t-критерия Стьюдента по формуле:
    ,
    (2)
    где r – значениекоэффициента парной корреляции;
    n – числонаблюдений (n = 20).
    Затем сравнить tф для каждого коэффициента парной корреляции с t критическим из таблицы в учебнике, для 5%-го уровня значимости (двустороннего) и числа степеней свободы v = n – 2.
    Если , то найденный коэффициент парной корреляции признается значимым. В модель включить только те факторы, которые имеют коэффициент парной корреляции . В случае если между самими факторами коэффициент парной корреляции , то для избегания явления мультиколлинеарности в модель включить только один фактор, тот, у которого меньше коэффициент с третьим фактором.
    7.Произвести построение уравнения регрессии вида (1), с учетом оставленных для дальнейших исследований факторов xj,i. Для нахождения коэффициентов уравнения регрессии и статистических критериев, характеризующих значимость и точность найденного уравнения регрессии, использовать табличный редактор «Excel», применив команды «Анализ данных»– «Регрессия».
    В диалоговом окне «Регрессия» в поле «Входной интервал Y» ввести данные по производительности труда, включая название реквизита. В поле «Входной интервал X» ввести данные по выбранным влияющим факторам. При этом вводимые данные должны находиться в соседних столбцах. Затем установить «галочки» в окнах «Метки» и «Уровень надежности». После этого установить переключатель «Новый рабочий лист» и поставить «галочки» в окошках «Остатки» и «График остатков». Затем нажать курсором клавишу «OK» в диалоговом окне регрессии.
    8.Произвести форматирование полученных результатов расчетов коэффициентов уравнения регрессии и статистических характеристик. Записать полученное уравнение регрессии, используя найденные числовые значения коэффициентов уравнения регрессии и команды «Вставка»–«Объект» – «Microsoft Equation 3.0».
    Дать анализ значений показателей:
    8.1. Из таблицы: «Регрессионная статистика»:
     множественный R;
     R-квадрат (коэффициент детерминации).
     стандартная ошибка.
    8.2.Из таблицы: «Дисперсионный анализ»:
     значимость F;
     коэффициенты (значения свободного члена уравнения регрессии и коэффициентов уравнения регрессии);
     t-статистика (для каждого коэффициента уравнения регрессии);
     Р-значение (вероятность принятия «нулевой гипотезы» по каждому коэффициенту);
     нижние 95% и верхние 95% (границы нахождения значений коэффициентов регрессии).
    9.Привести четыре обязательных свойства, которым должны отвечать выведенные «Остатки», чтобы найденное уравнение регрессии было адекватным и, соответственно, статистические характеристики были верными.
    10. Выполнить расчеты по проверке выполнения условий адекватности и дать их анализ.
    11. Выполнить расчеты по определению точности найденного уравнения регрессии, используя статистические показатели точности: среднеквадратическое отклонение, среднюю относительную ошибку аппроксимации, коэффициент сходимости и коэффициент детерминации. Сравнить полученный в результате данных расчетов коэффициент детерминации с коэффициентом детерминации из таблицы «Регрессионная статистика».
    12.Определить максимальные значения влияющих факторов, использованных в уравнении регрессии, увеличить их на 30% и рассчитать значение производительности труда, сравнить его с максимальным значением производительности труда.
    Задание
    Задан вид уравнения регрессии (1), предположительно описывающего взаимосвязь функции Y(t) с факторами: X1(t) и X2(t). В таблице 1 приведены исходные данные для изменения во времени функции Y(t) и факторовX1(t) и X2(t).
    ;
    (1)
    ,
    (2)
    где Y(t) – ставка процента рефинансирования Центробанка;
    X1(t) – уровень безработицы в %;
    X2(t) – уровень инфляции в %.
    Таблица 1
    Исходные данные
    t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
    X1 20 20 18 16 19 16 14 17 13 11
    X2 45 25 30 30 25 25 15 12 14 15
    Y 37,84 32,38 33,47 32,66 30,99 30,21 26,48 25,62 25,30 27,95
    t 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
    X1 12 11 9 7 8 6 4 6 3 4
    X2 12 15 17 18 19 20 24 12 8 6
    Y 24,77 25,43 29,06 27,21 26,91 29,54 29,06 23,82 24,86 21,95

    Необходимо выполнить следующие пункты задания:
    1. Описать кратко постановку задачи.
    2. Проверить наличие аномальных наблюдений методом Ирвина.
    3. Привести исходное нелинейное уравнение регрессии к линейному виду путем замены переменных и заменой A(t) выражением (2).
    4.Используя возможности TPEXCEL, подобрать оптимальный вид линии тренда для зависимостей Z1(t), Z2(t), Y(t). В качестве критерия отбора использовать, с одной стороны, величину коэффициента детерминации R2, а с другой стороны, сохранение вида линии тренда, отражающего общую тенденцию изменения исследуемой зависимости. В отчете привести соответствующие графики.
    6. Проверить наличие мультиколлинеарности между факторами.
    7. Определить параметры линейного уравнения регрессии, используя замену переменных.
    8. Проверить статистическую значимость уравнения в целом и отдельных коэффициентов уравнения регрессии.
    9. Проверить отсутствие гетероскедастичности и автокорреляции остатков, адекватность и точность уравнения регрессии.
    10. Сделать прогноз на величину 1/3 от периода t = (1-20) значений Y, используя найденное уравнение регрессии и прогнозные значения Z1, Z2.
    11. Составить отчет по выполненной работе, в котором дать постановку задачи, алгоритмы выполняемых вычислений по и по каждому пункты дать объяснения и выводы.
logo

Другие работы