Исходные данные
Наличие предметов длительного пользования в домашних хозяйствах по регионам Российской Федерации (на 100 домохозяйств , штук)
(Вариант: 6)
№ |
Области и республики |
Холодильники. Морозильники |
Стиральные машины |
1 |
Белгородская область |
103 |
93 |
2 |
Брянская область |
99 |
72 |
3 |
Владимирская область |
105 |
90 |
4 |
Воронежская область |
102 |
96 |
5 |
Ивановская область |
106 |
92 |
6 |
Калужская область |
106 |
88 |
7 |
Костромская область |
100 |
85 |
8 |
Курская область |
100 |
78 |
9 |
Липецкая область |
113 |
95 |
10 |
Московская область |
106 |
87 |
11 |
Орловская область |
111 |
93 |
12 |
Рязанская область |
106 |
80 |
13 |
Смоленская область |
115 |
93 |
14 |
Тамбовская область |
108 |
99 |
15 |
Тверская область |
102 |
87 |
16 |
Тульская область |
102 |
93 |
17 |
Ярославская область |
110 |
88 |
18 |
Республика Карелия |
106 |
87 |
19 |
Республика Коми |
111 |
92 |
Задание:
1.Постройте поле корреляции и сформулируйте гипотезу о форме связи.
2.Рассчитайте параметры уравнений линейной, степенной и экспоненциальной парной регрессии.
3.Оцените тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.
4.Дайте с помощью среднего (общего) коэффициента эластичности сравнительную характеристику силы связи фактора с результатом.
5.Оцените качество уравнений с помощью средней ошибки аппроксимации.
6.Оцените статистическую надёжность результатов регрессионного моделирования с помощью F-критерия Фишера. По значениям характеристик, рассчитанных в пп. 4, 5 и данном пункте, выберите лучшее уравнение регрессии и дайте его обоснование
7.Рассчитайте ожидаемое значение результата, если значение фактора увеличится на 5% от его среднего уровня. Определите доверительный интервал прогноза для уровня значимости α=0,05.
Задание №1.
Постройте поле корреляции и сформулируйте гипотезу о форме связи.
Задание №2.
Рассчитайте параметры уравнений линейной, степенной и экспоненциальной парной регрессии.
№ |
х |
у |
ху |
х² |
у² |
lnx |
lny |
1 |
103 |
93 |
9579 |
10609 |
8649 |
2 |
2 |
2 |
99 |
72 |
7128 |
9801 |
5184 |
2 |
1,9 |
3 |
105 |
90 |
9450 |
11025 |
8100 |
2 |
2 |
4 |
102 |
96 |
9792 |
10404 |
9216 |
2 |
2 |
5 |
106 |
92 |
9752 |
11236 |
8464 |
2 |
2 |
6 |
106 |
88 |
9328 |
11236 |
7744 |
2 |
1,9 |
7 |
100 |
85 |
8500 |
10000 |
7225 |
2 |
1,9 |
8 |
100 |
78 |
7800 |
10000 |
6084 |
2 |
1,9 |
9 |
113 |
95 |
10735 |
12769 |
9025 |
2,1 |
2 |
10 |
106 |
87 |
9222 |
11236 |
7569 |
2 |
1,9 |
11 |
111 |
93 |
10323 |
12321 |
8649 |
2 |
2 |
12 |
106 |
80 |
8480 |
11236 |
6400 |
2 |
1,9 |
13 |
115 |
93 |
10695 |
13225 |
8649 |
2,1 |
2 |
14 |
108 |
99 |
10692 |
11664 |
9801 |
2 |
2 |
15 |
102 |
87 |
8874 |
10404 |
7569 |
2 |
1,9 |
16 |
102 |
93 |
9486 |
10404 |
8649 |
2 |
2 |
17 |
110 |
9680 |
12100 |
7744 |
2 |
1,9 |
|
18 |
106 |
87 |
9222 |
11236 |
7569 |
2 |
1,9 |
19 |
111 |
92 |
10212 |
12321 |
8464 |
2 |
2 |
∑ |
2011 |
1688 |
178950 |
213227 |
150754 |
38 |
37 |
x¯ |
105,8 |
||||||
y¯ |
88,8 |
||||||
x¯y |
9418,4 |
Линейная парная регрессия:
-10772,8b = 359,6
B = 0,03
2011a + 201991*0,03 = 178950
2011a + 6059,7 = 178950
2011a = 178952 – 6059,7
2011a = 172890,3
A = 86
Степенная парная регрессия:
a = 1,56
Экспоненциальная парная регрессия:
Задание №3.
№ |
х |
у |
ху |
х² |
у² |
у^ |
у - у¯ |
1 |
103 |
93 |
9579 |
10609 |
8649 |
89,1 |
3,9 |
2 |
99 |
72 |
7128 |
9801 |
5184 |
89 |
-17 |
3 |
105 |
90 |
9450 |
11025 |
8100 |
89,2 |
0,8 |
4 |
102 |
96 |
9792 |
10404 |
9216 |
89,1 |
6,9 |
5 |
106 |
92 |
9752 |
11236 |
8464 |
89,2 |
2,8 |
6 |
106 |
88 |
9328 |
11236 |
7744 |
89,2 |
-1,2 |
7 |
100 |
85 |
8500 |
10000 |
7225 |
89 |
-4 |
8 |
100 |
78 |
7800 |
10000 |
6084 |
89 |
-11 |
9 |
113 |
95 |
10735 |
12769 |
9025 |
89,4 |
5,6 |
10 |
106 |
87 |
9222 |
11236 |
7569 |
89,2 |
-2,2 |
11 |
111 |
93 |
10323 |
12321 |
8649 |
89,3 |
3,7 |
12 |
106 |
80 |
8480 |
11236 |
6400 |
89,2 |
-9,2 |
13 |
115 |
93 |
10695 |
13225 |
8649 |
89,5 |
3,5 |
14 |
108 |
99 |
10692 |
11664 |
9801 |
89,2 |
9,8 |
15 |
102 |
87 |
8874 |
10404 |
7569 |
89,1 |
-2,1 |
16 |
102 |
93 |
9486 |
10404 |
8649 |
89,1 |
3,9 |
17 |
110 |
88 |
9680 |
12100 |
7744 |
89,3 |
-1,3 |
18 |
106 |
87 |
9222 |
11236 |
7569 |
89,2 |
-2,2 |
19 |
111 |
92 |
10212 |
12321 |
8464 |
89,3 |
2,7 |
∑ |
2011 |
1688 |
178950 |
213227 |
150754 |
1694,6 |
-6,6 |
x¯ |
105,8 |
||||||
y¯ |
88,8 |
||||||
x¯y |
9418,4 |
43,82
Задание №4.
Линейная парная регрессия:
=
Степенная парная регрессия:
Экспоненциальная парная регрессия:
=