Вход

Cтатистическая надежность регрессионного моделирования

Контрольная работа* по экономико-математическому моделированию
Дата добавления: 06 июня 2012
Язык контрольной: Русский
Word, rtf, 197 кб (архив zip, 16 кб)
Контрольную можно скачать бесплатно
Скачать
Данная работа не подходит - план Б:
Создаете заказ
Выбираете исполнителя
Готовый результат
Исполнители предлагают свои условия
Автор работает
Заказать
Не подходит данная работа?
Вы можете заказать написание любой учебной работы на любую тему.
Заказать новую работу
* Данная работа не является научным трудом, не является выпускной квалификационной работой и представляет собой результат обработки, структурирования и форматирования собранной информации, предназначенной для использования в качестве источника материала при самостоятельной подготовки учебных работ.
Очень похожие работы

Вариант 4-1

1. Рассчитайте параметры уравнения линейной регрессии

2. Оцените тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации

3. Определите среднюю ошибку аппроксимации. Сделайте выводы

4. Оцените статистическую надежность регрессионного моделирования с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента

5. Оцените полученные результаты, оформите выводы


№ набл.

Район

Средний размер назначенных ежемесячных пенсий, тыс.руб., y

Прожиточный минимум в среднем на одного пенсионера в месяц, тыс.руб., x







1

Брянская обл.

240

178


2

Владимирская обл.

226

202


3

Ивановская обл.

221

197


4

Калужская обл.

226

201


5

Костромская обл.

220

189


6

г.Моска

250

302


7

Москавская обл.

237

215


8

Орловская обл.

232

166


9

Рязанская обл.

215

199


10

Смоленская обл.

220

180


11

Тверская обл.

222

181


12

Тульская обл.

231

186


13

Ярославская обл.

229

250


Fтабл.=4,84(б =0,05)

=9,29

=34,75








1. Расчет параметров уравнения линейной регрессии по данным таблицы:

Решение:

1. Уравнение линейной регрессии имеет следующий вид:


№ наблюдения

х

y

X2

X?Y

yx

y- yx

Ai


1

178

240

31684

42720

222,51

17,49

7,29


2

202

226

40804

45652

227,67

-1,67

0,74


3

197

221

38809

43537

226,59

-5,59

2,53


4

201

226

40401

45426

227,45

-1,45

0,64


5

189

220

35721

41580

224,87

-4,87

2,22


6

302

250

91204

75500

249,17

0,83

0,33


7

215

237

46225

50955

230,46

6,54

2,76


8

166

232

27556

38512

219,93

12,07

5,20


9

199

215

39601

42785

227,02

-12,02

5,59


10

180

220

32400

39600

222,94

-2,94

1,34


11

181

222

32761

40182

223,15

-1,15

0,52


12

186

231

34596

42966

224,23

6,77

2,93


13

250

229

62500

57250

237,99

-8,99

3,93


Сумма

2646

2969

554262

606665





Ср. значение

203,54

228,38

42635,54

46666,54



2,77











Найдем b:

Тогда

Уравнение линейной регрессии имеет вид:

yx =184,239+0,215x

2. а) Рассчитываем коэффициент корреляции:

по формуле:

rxy = b -- = 0,21 =0,78

с помощью статистической функции КОРРЕЛ-r =0,78

Связь между переменными x и y прямая, средняя, близкая к сильной, т.е. величина среднемесячной пенсии в значительной мере зависит от прожиточного минимума в среднем на одного пенсионера в месяц

б) Для определения средней ошибки аппроксимации рассчитываем столбцы

yx , y- yx , Ai :

Ai = y- yx * 100, А = 1/n?ni=1 Ai

Получаем значение средней ошибки аппроксимации

А = 2,77%

Величина ошибки аппроксимации говорит о хорошем качестве модели.

в) Величина коэффициента детерминации получена с помощью функции

ЛИНЕЙН R2 = rxy2 = 0,61,

то есть в 61% случаев изменения среднемесячного прожиточного минимума на одного пенсионера приводят к изменению среднемесячной пенсии. Другими словами - точность подбора регрессии 61 % - средняя.

3. Оценка статистической значимости

а) по критерию Фишера:

1. Выдвигаем нулевую гипотезу о статистической незначимости параметров регрессии и показателя корреляции а = b = rxy =0;

2. Фактическое значение критерия получено из функции ЛИНЕЙН

?(?x-y)І/m rІxy0,61

Fфакт= = (n-2) = (13-2) = 1,56*11 = 17,2;

?(y-?)І /(n-m-1) 1-rІxy 1-0,61

3. Fтабл =4,84

4. Сравниваем фактическое и табличное значения критерия Fфакт> Fтабл , т.е.нулевую гипотезу отклоняем и делаем вывод о статистической значимости и надежности полученной модели.

б) по критерию Стьюдента:

1. Выдвигаем гипотезу о статистически незначимом отличии показателей от нуля: a = b = rІxy = 0;

2. Табличное значение t - критерия зависит от числа степеней свободы и заданного уровня значимости б. Уровень значимости - это вероятность отвергнуть правильную гипотезу.

rxy v(n-m)

t=

v(1- r2xy)

Где n - количество наблюдений; m - количество факторов.

t= 0,78v(13-2)= 2,59=4,18

v(1-0,61)0,62

3. Фактические значения t-критерия рассчитываются отдельно для каждого параметра модели. С этой целью сначала определяются случайные ошибки параметров mа , mb, mrxy .

mа=Sост v?х2 = 1,65;

mb= Sост = 0,004

nух ухvn

mrxy= v(1- r2xy) = 0,062

n-m-1

где Sост=v(? (y- yx ) ) = 5 = 0,5

n-m-110

Рассчитываем фактические значения t - критерия:

tфа =a/ mа =111,66

tфb =b/ mb =53,75

tфrxy= rxy/mrxy = 12,58

tфа>tтабл ; tфb>tтабл ; tфrxy >tтабл . Нулевую гипотезу отклоняем , параметры a, b, rxy - не случайно отличаются от нуля и являются статистически значимыми и надежными.






© Рефератбанк, 2002 - 2024