| Код | 544181 |
| Дата создания | 2019 |
|
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 6 мая в 12:00 [мск]
Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
|
1. Исходные данные
Исходными данными для моделирования являются социально-экономические показатели субъектов Сибирского федерального округа, представленными в таблице 1.
Требуется исследовать зависимость результирующего признака Y от факторных переменных Х1, Х2 и Х3.
Таблица 1
Данные по субъектам Сибирского Федерального округа
Сибирский федераль-ный округ Число собст-венных легко-вых автомоби-лей на 1000 че-ловек населе-ния (на конец года), штук Среднедуше-вые денежные доходы (в ме-сяц), руб Среднемесячная номинальная на-численная зара-ботная плата ра-ботников орга-низаций, руб Индекс потре-бительских цен (декабрь к декабрю предыдущего года), %
y x1 x2 x3
Республика Алтай 183,2 13836,9 15632,4 106,4
Республика Бурятия 191,7 15715,5 19924,0 107,5
Республика Тыва 135,4 10962,8 19163,1 107,3
Республика Хакасия 247,7 14222,8 20689,5 107,6
Алтайский край 229,6 12499,9 13822,6 104,8
Забайкальский край 218,2 15968,8 21099,6 107,8
Красноярский край 262,1 20145,5 25658,6 106,1
Иркутская область 224,3 16017,2 22647,7 107,4
Кемеровская область 210,1 16666,0 20478,8 106,5
Новосибирская об-ласть 260,2 18244,1 20308,5 106,2
Омская область 223,5 17247,9 19087,8 105,0
Томская область 231,3 16516,0 24001,0 106,1
Прогнозные значения 16500,0 21000,0 106,0
2. Порядок выполнения работы
1. Рассчитать матрицу парных коэффициентов корреляции; проанализировать тесноту и направление связи результирующего признака Y с каждым из факторов Х; оценить статистическую значимость коэффициентов корреляции r(Y,Xi); выбрать наиболее информативный фактор.
2. Построить модель парной линейной регрессии с наиболее информативным фактором; дать экономическую интерпретацию коэффициента регрессии.
3. Оценить качество модели с помощью средней относительной ошибки аппроксимации, коэффициента детерминации, t–критерия Стьюдента и F – критерия Фишера (принять уровень значимости α=0,05).
4. Осуществить прогнозирование среднего значения показателя Y (про-гнозные значения факторов приведены в Таблице 1). Представить графи-чески фактические и модельные значения Y, результаты прогнозирования.
Содержание
1. Исходные данные 3
2. Порядок выполнения работы 4
3. Расчет матрицы коэффициентов парной корреляции 4
4. Построение линейной модели парной регрессии 8
5. Оценка качества модели 11
6. Прогноз среднего значения значение числа собственных легковых автомобилей на 1000 человек населения 15
Список использованной литературы 17
Не подошли данные? Другой вариант? Не проблема! Напишите мне, оформите заказ и в течение 1-5 дней (в зависимости от загруженности) я выполню вашу работу.
Работа была выполнена в 2019 году, принята преподавателем без замечаний.
Пример оформления задач для общего представления о качестве приобретаемой работы можно посмотреть в прикрепленном демо-файле.
Расчеты выполнены достаточно подробно. Все расчеты сопровождены формулами, пояснениями и выводами, скринами из Excel. Файл Excel к работе приложен.. Объем работы 17 стр. TNR 14, интервал 1,5.