181743 (629177), страница 5

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 5)

Расчетная таблица приведена ниже. На основании её мы высчитаем показатели связи.

продолжение расчетной таблицы

На основе расчетной таблицы мы выявили коэффициенты корреляции между зависимым и влияющим факторами , что бы выявить один основной для построения однофакторной модели.

Рассчитаем коэффициент корреляции для линейной связи и для имеющихся факторов - x₁, x₂ и x₃. Коэффициент корреляции определяется по следующей формуле:

где: и

– дисперсии факторного и результативного признака

соответственно;

x
y – среднее значение суммы произведений значений факторного и

результативного признака;

x

и y – средние значения факторного и результативного признака соответственно.

Для фактора x₁ после подстановки данных в формулу, получаем следующий коэффициент корреляции r₁:

Для фактора x₂ после подстановки данных в формулу, получаем следующий коэффициент корреляции r₂:

Для фактора x₃ после подстановки данных в формулу, получаем следующий коэффициент корреляции r₃:

По полученным данным можно сделать вывод о том, что:

Связь между x₁ и y прямая (так как коэффициент корреляции положительный) и сильная, так как она находится между 0,9 и 1,0. Тем не менее, будем использовать фактор в дальнейших расчётах.

Далее для y рассчитываем показатели вариации для анализа исходных данных:

- размах колебаний - R;

- дисперсию - ;

- среднее квадратичное отклонение - ;

- коэффициент вариации - V.

Данные показатели рассчитываются по следующим формулам:

где:

х_мах и х_min - соответственно максимальное и минимальное значения

фактора.

Рассчитаем данные показатели для факторов x₁ и x₂ . Данные для расчётов можно взять из приложения G. Для x₁ :

R = 697,02 ;

Коэффициент вариации V > 15%. Из этого можно сделать вывод, что совокупность нельзя признать однородной. Данная модель не может применяться на практике, однако в учебных целях продолжим наш анализ, используя данный фактор.

Построим линейное уравнение регрессии.

Уравнение прямой имеет следующий вид: ŷ = a + bx₁

Д ля вывода данного уравнения необходимо решить следующую систему уравнений:

После расчетов получаем параметризованное уравнение

Y=1,7Х-27,69

Р ассчитаем ошибку аппроксимации по ниже заданной формуле.

Eотн = 28,57

Однако эта ошибка больше 5%, то есть данную модель нельзя использовать на практике, но в учебных целях продолжим наш анализ.

На основе модели регрессии получим следующие расчетные данные.

На основе данной модели построим прогноз на период 10 и 11.

(Методику расчета см.. в приложении.)

На примере анализа потребительских цен мы подробно рассмотрели методологию экономико-статистического анализа цен , поэтому дальше в анализе цен производителей и цен внешней торговли будут представлены только лишь расчетные таблица и аналитика.

3.2Анализ цен производителей.

Группировка .

В качестве исходной таблицы возьмем данные о потребительских ценах на продукцию растениеводства.. В качестве группировочного признака используем относительные цепные приросты цен отрасли.

Таблица: зерновые культуры

.На основании приростов произведем соответствующую группировку по интервалам.

Таблица: группировка подотраслей

По данным группировки видно , что цены на сельско- хозяйственную продукцию имеют неустойчивую тенденцию.

В 1999 г. больше всего подотраслей (пять единиц ) имели прирост в пределах 101-150%. А уже в 2000 году большинство подотраслей , а именно три , сконцентрировалось в границах прироста 61- 70%.

Характеристики

Список файлов курсовой работы