183693 (Зависимость цены от качества)
Описание файла
Документ из архива "Зависимость цены от качества", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "экономико-математическое моделирование" из , которые можно найти в файловом архиве . Не смотря на прямую связь этого архива с , его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе "лабораторные работы", в предмете "экономико-математическое моделирование" в общих файлах.
Онлайн просмотр документа "183693"
Текст из документа "183693"
ВСЕРОССИЙСКИЙ ЗАОЧНЫЙ
ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ
КАФЕДРА МАТЕМАТИКИ И ИНФОРМАТИКИ
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА
по эконометрике
Вариант № 1
Омск, 2010 г.
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
По данным, представленным в табл.1, изучается зависимость цены колготок от их плотности, состава и фирмы-производителя в торговых точках Москвы и Московской области весной 2006.
Таблица 1.
| № | prise | DEN | polyamid | lykra | firm |
|
| Y | X1 | X2 | X3 | X4 |
| 1 | 49,36 | 20 | 86 | 14 | 0 |
| 2 | 22,51 | 20 | 97 | 3 | 1 |
| 3 | 22,62 | 20 | 97 | 3 | 1 |
| 4 | 59,89 | 20 | 90 | 17 | 0 |
| 5 | 71,94 | 30 | 79 | 21 | 0 |
| 6 | 71,94 | 30 | 79 | 21 | 0 |
| 7 | 89,9 | 30 | 85 | 15 | 1 |
| 8 | 74,31 | 40 | 85 | 13 | 1 |
| 9 | 77,69 | 40 | 88 | 10 | 1 |
| 10 | 60,26 | 40 | 86 | 14 | 1 |
| 11 | 111,19 | 40 | 82 | 18 | 0 |
| 12 | 73,56 | 40 | 83 | 14 | 1 |
| 13 | 84,61 | 40 | 84 | 16 | 0 |
| 14 | 49,9 | 40 | 82 | 18 | 1 |
| 15 | 89,9 | 40 | 85 | 15 | 0 |
| 16 | 96,87 | 50 | 85 | 15 | 0 |
| 17 | 39,99 | 60 | 98 | 2 | 1 |
| 18 | 49,99 | 60 | 76 | 24 | 0 |
| 19 | 49,99 | 70 | 83 | 17 | 1 |
| 20 | 49,99 | 70 | 88 | 10 | 1 |
| 21 | 49,99 | 70 | 76 | 24 | 0 |
| 22 | 49,99 | 80 | 42 | 8 | 1 |
| 23 | 129,9 | 80 | 50 | 42 | 0 |
| 24 | 84 | 40 | 82 | 18 | 0 |
| 25 | 61 | 20 | 86 | 14 | 0 |
| 26 | 164,9 | 30 | 16 | 30 | 1 |
| 27 | 49,9 | 40 | 82 | 18 | 1 |
| 28 | 89,9 | 30 | 85 | 15 | 1 |
| 29 | 129,9 | 80 | 50 | 42 | 0 |
| 30 | 89,9 | 40 | 86 | 14 | 1 |
| 31 | 105,5 | 40 | 85 | 15 | 1 |
| 32 | 79,9 | 15 | 88 | 12 | 1 |
| 33 | 99,9 | 20 | 88 | 12 | 1 |
| 34 | 99,9 | 30 | 73 | 25 | 1 |
| 35 | 119,9 | 20 | 85 | 12 | 1 |
| 36 | 109,9 | 20 | 83 | 14 | 1 |
| 37 | 59,9 | 20 | 86 | 14 | 0 |
| 38 | 79,9 | 40 | 82 | 18 | 0 |
| 39 | 82,9 | 20 | 86 | 14 | 0 |
| 40 | 111,8 | 40 | 82 | 18 | 0 |
| 41 | 83,6 | 40 | 82 | 18 | 0 |
| 42 | 60 | 20 | 86 | 14 | 0 |
| 43 | 80 | 40 | 82 | 18 | 0 |
| 44 | 90 | 50 | 76 | 24 | 0 |
| 45 | 120 | 70 | 74 | 26 | 0 |
Цена колготок – это зависимая переменная Y. В качестве независимых, объясняющих переменных выбраны: плотность (DEN) Х1, содержание полиамида Х2 и лайкры Х3, фирма-производитель Х4.
Описание переменных содержится в таблице 2.
Требуется:
1. Рассчитать матрицу парных коэффициентов корреляции; оценить статистическую значимость коэффициентов регрессии.
2. Оценить статистическую значимость параметров регрессионной модели с помощью t-критерия; нулевую гипотезу о значимости уравнения проверить с помощью F-критерия; оценить качество уравнения регрессии с помощью коэффициента детерминации.
Таблица 2.
| Переменная | Описание |
| № | номер торговой точки |
| price | цена колготок в рублях |
| DEN | плотность в DEN |
| polyamid | содержание полиамида в % |
| lykra | содержание лайкры в % |
| firm | фирма-производитель: 0 - Sanpellegrino, 1 - Грация |
3. Построить уравнение множественной регрессии только со статистически значимыми факторами.
4. Отобразить графически исходные данные и расчетные значения.
РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ
1. Рассчитать матрицу парных коэффициентов корреляции; оценить статистическую значимость коэффициентов регрессии.
Сначала нужно отобрать факторы, которые должны войти в модель. Для этого строится матрица коэффициентов парной корреляции (табл.3.)
Таблица 3.
|
| Y | X1 | X2 | X3 | X4 |
| Y | 1 |
|
|
|
|
| X1 | 0,071711 | 1 |
|
|
|
| X2 | -0,55678 | -0,42189 | 1 |
|
|
| X3 | 0,607569 | 0,435579 | -0,66726 | 1 |
|
| X4 | -0,12119 | -0,10354 | 0,060901 | -0,43912 | 1 |
Анализ показал, что независимые переменные Х2 (полиамид) и Х3 (лайкра) имеют тесную линейную связь с результативным фактором Y. Проверяем наличие мультипликативности: │ 
│= 0,66726. Считается, что две переменных явно коллинеарны, т.е. находятся между собой в линейной зависимости, если 
≥ 0,7. Х2 и Х3 могут включаться в модель, т.к. мультипликативности нет. Х1 и Х4 в незначительной степени влияют на Y, их отбрасываем.
