86136 (612658)
Текст из файла
Содержание
Задание 1
Задание 2
Список литературы
Вариант 6
Задание 1
Имеются данные, характеризующие выручку (у, млн. руб.) предприятия «АВС» в зависимости от капиталовложений (х, млн. руб.) за последние 10 лет (табл. 1).
Таблица 1
Время, t | 1998 | 1999 | 2000 | 2001 | 2002 | 2003 | 2004 | 2005 | 2006 | 2007 |
Выручка, у | 3,0 | 2,9 | 3,0 | 3,1 | 3,2 | 2,8 | 2,9 | 3,4 | 3,5 | 3,6 |
Объем капитало- | 1,1 | 1,1 | 1,2 | 1,4 | 1,4 | 1,4 | 1,3 | 1,6 | 1,3 | 1,4 |
-
Построить поле корреляции.
-
Найти параметры уравнения линейной регрессии
; дать экономическую интерпретацию параметров а и b.
-
Составить уравнения нелинейных регрессий:
-
гиперболической
;
-
степной
;
-
показательной
-
Для каждой из моделей:
-
найти коэффициент парной корреляции (для нелинейных регрессий – индекс корреляции);
-
найти коэффициент детерминации;
-
проверить значимость уравнения регрессии в целом с помощью F – критерия Фишера;
-
найти среднюю относительную ошибку аппроксимации.
-
Составить сводную таблицу вычислений; выбрать лучшую модель; дать интерпретацию рассчитанных характеристик.
-
По лучшей модели составить прогноз на следующие два года показателя у (выручка), если х (объем капиталовложений) увеличивается на 10% по сравнению с последним годом.
-
Построить графики уравнений регрессии; отметить точки прогноза.
РЕШЕНИЕ:
-
ПОСТРОИМ ПОЛЕ КОРРЕЛЯЦИИ
Поле корреляции – точечный график, осями X и Y которого сопоставлены изучаемые признаки (рис. 1).
Рис. 1
Точки на графике поля корреляции находятся довольно хаотично, что говорит о слабой зависимости объема капиталовложений Х и выручки Y.
-
НАЙДЕМ ПАРАМЕТРЫ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ
Расчет неизвестных параметров выполним методом наименьших квадратов (МНК), построив систему нормальных уравнений и решая ее, относительно неизвестных параметров а и b.
Система нормальных уравнений имеет вид:
Необходимые расчеты представлены в таблице 2.
Построена линейная модель зависимости выручки предприятия «АВС» от объема капиталовложений:
В линейном регрессии коэффициент регрессии показывает направление связи между переменной Y и фактором X. А также, указывает насколько в среднем изменяется значение результативного признака Y, если фактор увеличить на единицу измерения.
b = 0,843, т.е. при увеличении объема капиталовложений (Х) на 1 млн. руб. выручка предприятия (Y) в среднем увеличится на 0,843 млн. руб.
Таблица 2
Вспомогательные вычисления для нахождения параметров линейной модели
t | Y | X | X2 | X*Y |
1998 | 3,0 | 1,1 | 1,21 | 3,3 |
1999 | 2,9 | 1,1 | 1,21 | 3,19 |
2000 | 3,0 | 1,2 | 1,44 | 3,6 |
2001 | 3,1 | 1,4 | 1,96 | 4,34 |
2002 | 3,2 | 1,4 | 1,96 | 4,48 |
2003 | 2,8 | 1,4 | 1,96 | 3,92 |
2004 | 2,9 | 1,3 | 1,69 | 3,77 |
2005 | 3,4 | 1,6 | 2,56 | 5,44 |
2006 | 3,5 | 1,3 | 1,69 | 4,55 |
2007 | 3,6 | 1,4 | 1,96 | 5,04 |
Σ | 31,4 | 13,2 | 17,64 | 41,63 |
-
РАССЧИТАЕМ:
-
коэффициент парной корреляции.
Коэффициент парной корреляции показывает направление и тесноту линейной связи.
Т. е. связь между объемом капиталовложений и выручкой предприятия прямая и слабая.
Таблица 3
Вспомогательная таблица для расчета коэффициента парной корреляции, средней относительной ошибки аппроксимации
t | Y | X | | | | | A |
1998 | 3,0 | 1,1 | 0,048 | 0,020 | 0,031 | 2,955 | 0,015 |
1999 | 2,9 | 1,1 | 0,048 | 0,058 | 0,053 | 2,955 | 0,019 |
2000 | 3,0 | 1,2 | 0,014 | 0,020 | 0,017 | 3,039 | 0,013 |
2001 | 3,1 | 1,4 | 0,006 | 0,002 | -0,003 | 3,207 | 0,035 |
2002 | 3,2 | 1,4 | 0,006 | 0,004 | 0,005 | 3,207 | 0,002 |
2003 | 2,8 | 1,4 | 0,006 | 0,116 | -0,027 | 3,207 | 0,146 |
2004 | 2,9 | 1,3 | 0,000 | 0,058 | 0,005 | 3,123 | 0,077 |
2005 | 3,4 | 1,6 | 0,078 | 0,068 | 0,073 | 3,376 | 0,007 |
2006 | 3,5 | 1,3 | 0,000 | 0,130 | -0,007 | 3,123 | 0,108 |
2007 | 3,6 | 1,4 | 0,006 | 0,212 | 0,037 | 3,207 | 0,109 |
Σ | 31,4 | 13,2 | 0,216 | 0,684 | 0,182 | 0,530 |
коэффициент детерминации
Коэффициент детерминации показывает долю вариации результативного признака Y под влиянием фактора Х, включенного в модель.
22,42% изменения выручки предприятия обусловлено изменением объема капиталовложений, на 77,58% влиянием прочих факторов, не учтенных в модели.
Рис. 2
F – критерий Фишера
Для проверки значимости уравнения регрессии в целом найдем расчетное значение критерия Фишера:
Расчетное значение статистики Фишера сравниваем с табличным
F(α; d.f.1; d.f.2), где
α – уровень значимости (для большей надежности примем его равным 0,05);
Число степеней свободы d.f.1 = k = 1, где k – число факторов в модели;
Число степеней свободы d.f.2 = n – k – 1 = 10 – 1 – 1 = 8
F (0.05; 1; 8) = 5,318.
В силу того, что F(расч.) = 2,312 < F(табл.)= 5,318, то уравнение в целом можно считать статистически незначимым.
Среднюю относительную ошибку аппроксимации:
Фактические значения выручки отличаются от расчетных, полученных по модели на 5,3%. Ошибка небольшая, модель считается точной
-
НАЙДЕМ ПАРАМЕТРЫ ГИПЕРБОЛИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ РЕГРЕССИИ
Расчет неизвестных параметров выполним методом наименьших квадратов (МНК).
Система нормальных уравнений имеет вид:
Необходимые расчеты представлены в таблице 4.
Характеристики
Тип файла документ
Документы такого типа открываются такими программами, как Microsoft Office Word на компьютерах Windows, Apple Pages на компьютерах Mac, Open Office - бесплатная альтернатива на различных платформах, в том числе Linux. Наиболее простым и современным решением будут Google документы, так как открываются онлайн без скачивания прямо в браузере на любой платформе. Существуют российские качественные аналоги, например от Яндекса.
Будьте внимательны на мобильных устройствах, так как там используются упрощённый функционал даже в официальном приложении от Microsoft, поэтому для просмотра скачивайте PDF-версию. А если нужно редактировать файл, то используйте оригинальный файл.
Файлы такого типа обычно разбиты на страницы, а текст может быть форматированным (жирный, курсив, выбор шрифта, таблицы и т.п.), а также в него можно добавлять изображения. Формат идеально подходит для рефератов, докладов и РПЗ курсовых проектов, которые необходимо распечатать. Кстати перед печатью также сохраняйте файл в PDF, так как принтер может начудить со шрифтами.