Задачи по эконометрике. Часть 03
Задача №4300 (оценка тесноты связи между признаками)
Для оценки тесноты связи между уровнем образования и умением работать на ЭВМ определите коэффициент ассоциации по данным таблицы. Сделайте выводы по результатам расчётов.
Уровень образования специалистов коммерческих структур:
Образование | Имеют навыки работы на ЭВМ | Не имеют навыков работы на ЭВМ |
Высшее | а=105 | b=12 |
Среднее специальное | c=29 | d=54 |
Решение задачи:
Коэффициент ассоциации рассчитывается по формуле:
Кас=((a*d)-(b*c))/((a*d)+(b*c))=(105*54-12*29)/(105*54+12*29)=5322/6018=0,884.
Наличие связи между признаками подтверждается, если Кас>0,5. Следовательно, между уровнем образования и наличием навыков работы на ЭВМ существует связь. По аналогии с градацией коэффициента корреляции можно сказать, что эта связь весьма тесная.
Обновить
1. Построить модель парной линейной регрессии y=a+bx+e.
2. Изобразить на графике исходные и модельные значения.
3. Рассчитать коэффициенты корреляции и эластичности, коэффициенты эластичности сопоставить с коэффициентами регрессии.
4. Сделать прогноз на следующий шаг.
Данные по вариантам: первая строка – значения х, вторая строка – значения у.
Вариант 6
Решение данной задачи включает файл в формате Excel.
Перейти к демонстрационной версии решения задачи
1. Постройте прогноз численности наличного населения города В на 2012-2013 гг., используя методы: скользящей средней, экспоненциального сглаживания, наименьших квадратов.
2. Постройте график фактического и расчетных показателей.
3. Рассчитайте ошибки полученных прогнозов при использовании каждого метода.
4. Сравните полученные результаты, сделайте выводы.
Решение данной задачи включает файл в формате Excel.
Перейти к демонстрационной версии решения задачи
1. Постройте прогноз численности наличного населения города А на 2012-2013 гг., используя методы: скользящей средней, экспоненциального сглаживания, наименьших квадратов.
2. Постройте график фактического и расчетных показателей.
3. Рассчитайте ошибки полученных прогнозов при использовании каждого метода.
4. Сравните полученные результаты, сделайте выводы.
Решение данной задачи включает файл в формате Excel.
Перейти к демонстрационной версии решения задачи
2. Рассчитать оценки парной линейной регрессионной модели по методу наименьших квадратов (МНК).
3. Дать интерпретацию коэффициентам регрессии.
4. Рассчитать парный линейный коэффициент корреляции и дать интерпретацию.
5. Оценить статистическую значимость коэффициентов регрессии и корреляции, приняв уровень значимости 95%.
6. Рассчитать теоретический коэффициент эластичности и дать ему интерпретацию.
Имеются данные о совокупном доходе и расходах на продукты питания:
Решение данной задачи включает файл в формате Excel.
Перейти к демонстрационной версии решения задачи
Выявите наличие, направление и форму связи между выпуском продукции и стоимостью основных фондов, используя графический метод и метод сопоставления параллельных рядов.
Представьте связь в виде уравнения регрессии, проанализируйте параметры уравнения регрессии и оцените тесноту связи.
Сделайте выводы.
Перейти к демонстрационной версии решения задачи
Решение данной задачи включает файл в формате Excel.
Перейти к демонстрационной версии решения задачи
Исходные данные:
Перейти к демонстрационной версии решения задачи
Перейти к демонстрационной версии решения задачи
Перейти к демонстрационной версии решения задачи
Исходные данные: 52, 56, 58, 61, 62, 66, 69, 72, 71, 78, 80, 81, 84, 88, 91, 94, 97, 100, 104, 106.
Решение данной задачи включает файл в формате Excel.
Перейти к демонстрационной версии решения задачи
Задание. Построить уравнение линейной регрессии себестоимость единицы товара (в сотнях руб.) от энерговооруженности (кВт-час) и производительности труда (дет./час).
Решение данной задачи включает файл в формате Excel.
Перейти к демонстрационной версии решения задачи
Задание. Построить уравнение линейной регрессии объема валового выпуска (в млн. руб.) от стоимости основных производственных фондов (млн. руб.).
Решение данной задачи включает файл в формате Excel.
Перейти к демонстрационной версии решения задачи
Проанализируйте тесноту и направление связи между переменными.
Найдите линейное уравнение парной регрессии с фактором, наиболее тесно связанным с результатом Y.
Сделайте вывод по коэффициенту регрессии.
Проверьте значимость уравнения регрессии и значимость параметров уравнения регрессии, точность модели.
Решение данной задачи включает файл в формате Excel.
Перейти к демонстрационной версии решения задачи
Перейти к демонстрационной версии решения задачи
Данные о выпуске продукции за первую половину сентября. X – день, Y – выпуск продукции в шт.:
Перейти к демонстрационной версии решения задачи
Исходные данные:
Требуется:
1. Методом наименьших квадратов оцените уравнение парной линейной регрессии у по х. Дайте экономическую интерпретацию параметров регрессии.
2. Оцените статистическую значимость параметров регрессии а и b с помощью t-статистики Стьюдента и путем расчета доверительного интервала для каждого из параметров (на уровне значимости 0,05).
3. Дайте с помощью среднего (общего) коэффициента эластичности сравнительную оценку силы связи фактора с результатом.
4. Оцените тесноту и направление связи между переменными с помощью коэффициента корреляции r.
5. Оцените качество уравнения при помощи коэффициента детерминации R^2.
6. С помощью F-критерия Фишера оцените статистическую надежность результатов регрессионного моделирования.
7. Оцените с помощью средней ошибки аппроксимации А качество уравнения.
8. Рассчитайте прогнозное значение результата, если прогнозное значение фактора х увеличится на 2% от его среднего уровня. Определите доверительные интервалы прогноза для уровня значимости 0,05.
9. Оцените полученные результаты, выводы оформите в аналитической записке.
Перейти к демонстрационной версии решения задачи
Требуется предвидеть дальнейшее поведение спроса на периоды t7, t8, t9, t10. Оцените адекватность выводов.
Перейти к демонстрационной версии решения задачи
1. Построить график изменения объема продаж во времени.
2. Применить метод трехчленной скользящей средней.
3. Построить систему нормальных уравнений и рассчитать константы прогнозирующей функции.
4. Определить наиболее вероятные объемы продаж в 13, 14, 15 месяцы.
5. Рассчитать возможные ошибки прогноза, определив доверительные интервалы для индивидуальных значений объема продаж в 13, 14, 15 месяцы.
6. Построить графики скользящей средней и прогнозирующей функции вида yt=f(t).
Исходные данные:
Прогнозирующая функция – экспоненциальная.
Сравниваемая прогнозирующая функция – линейная.
Перейти к демонстрационной версии решения задачи
Предполагая случай параболической корреляции, построить выборочное уравнение регрессии второго порядка.
Перейти к демонстрационной версии решения задачи
Значения параметров xi и yi приведены в таблице:
Перейти к демонстрационной версии решения задачи
Исходные данные:
Требуется:
1. Методом наименьших квадратов оцените уравнение парной линейной регрессии. Дайте экономическую интерпретацию параметров регрессии.
2. Оцените статистическую значимость параметров регрессии а и b с помощью t-статистики Стьюдента и путем расчета доверительного интервала для каждого из параметров (на уровне значимости 0,05).
3. Дайте с помощью среднего (общего) коэффициента эластичности сравнительную оценку силы связи фактора с результатом.
4. Оцените тесноту и направление связи между переменными с помощью коэффициента корреляции r.
5. Оцените качество уравнения при помощи коэффициента детерминации R^2.
6. С помощью F-критерия Фишера оцените статистическую надежность результатов регрессионного моделирования.
7. Оцените с помощью средней ошибки аппроксимации А качество уравнения.
8. Рассчитайте прогнозное значение результата, если прогнозное значение фактора х увеличится на 4% от его среднего уровня. Определите доверительные интервалы прогноза для уровня значимости 0,05.
9. Оцените полученные результаты, выводы оформите в аналитической записке.
Перейти к демонстрационной версии решения задачи
Требуется:
1. Построить уравнение множественной линейной регрессии зависимости урожайности картофеля от количества внесенных органических удобрений и доле посадок картофеля по лучшим предшественникам в стандартизованном масштабе и в естественной форме.
2. Определить линейный коэффициент множественной корреляции.
3. Рассчитать общий F-критерий Фишера при уровне значимости α=0,05.
Перейти к демонстрационной версии решения задачи
Провести выравнивание полученного ряда динамики с использованием следующих способов:
1. Способ групп или укрупнение интервалов за 3 года.
2. Способ скользящей средней за 3 года.
3. Аналитический способ.
На основе произведенного выравнивания построить графики (ось абсцисс – площадь, занятая лесом, ось ординат – годы). Всего должно быть 4 графика – один для исходного ряда динамики и 3 графика для выровненных рядов динамики каждым из способов. Графики построить в одной системе координат и выделить разными цветами. По полученным данным сделать соответствующие выводы.
Перейти к демонстрационной версии решения задачи