Учебная работа № 88975. «Контрольная Регрессия и корреляция. 4 задания

1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (Пока оценок нет)
Загрузка...

Учебная работа № 88975. «Контрольная Регрессия и корреляция. 4 задания

Количество страниц учебной работы: 17
Содержание:
«Задача 1. Администрация страховой компании приняла решение о введении нового вида услуг – страхование на случай пожара. С целью определения тарифов по выборке 10 случаев пожара анализируется зависимость стоимости ущерба, нанесенного пожаром, от расстояния до ближайшей пожарной станции:
1. Рассмотрите линейную регрессионную модель влияния расстояния до ближайшей станции (X) на стоимость ущерба, нанесенного пожаром (Y). Построить поле корреляции результата и фактора.
2. Определить параметры уравнения парной регрессии и дать интерпретацию коэффициента регрессии b. Рассчитать линейные коэффициенты корреляции и пояснить его смысл. Определить коэффициент детерминации и дать его интерпретацию.
3. С вероятностью 0,95 оцените статистическую значимость коэффициента регрессии b и уравнения регрессии в целом. Сделать выводы.
4. С вероятностью 0,95 построить доверительный интервал ожидаемого значения стоимости нанесенного ущерба в предположении, что расстояние до ближайшей станции возрастет на 7% от своего среднего уровня.

Задача 2. Имеются следующие данные для 10 предприятий некоторой отрасли промышленности:
1. Построить уравнение множественной регрессии и пояснить экономический смысл его параметров.
2. Определить парные и частные коэффициенты корреляции, а так же множественный коэффициент корреляции: сделать вывод
3. Дать оценку полученного уравнения на основе коэффициенты детерминации и общего F- критерия Фишера.

Задача 4. Имеются следующие данные о количестве зарегистрированных малых предприятий города:
1. Определите коэффициент автокорреляции первого порядка и дайте его интерпретацию.
2. Обоснуйте выбор вида уравнения тренда и определите его параметры.
3. Дайте прогноз числа зарегистрированных малых предприятий на ближайший следующий месяц. Постройте доверительный интервал прогноза.

Задача 5. Имеется зависимость между уровнем инфляции и вкладами населения в коммерческие банки. Ниже приводятся данные по одному из иностранных коммерческих банков за 9 лет:
1. Определите коэффициент корреляции между временными рядами индекса реальных цен и депозитами физических лиц:
А) по исходным уровням ряда.
Б) по первым разностям уровней ряда.
2. Определите параметры уравнения парной линейной регрессии по отклонениям от трендов и дайте интерпретацию коэффициентов регрессии. В качестве зависимой переменной используйте депозиты физических лиц
3. Сделайте выводы о тесноте связи между временными рядами индекса цен и депозитами физических лиц.

»

Стоимость данной учебной работы: 585 руб.Учебная работа № 88975.  "Контрольная Регрессия и корреляция. 4 задания
Форма заказа готовой работы

    Укажите Ваш e-mail (обязательно)! ПРОВЕРЯЙТЕ пожалуйста правильность написания своего адреса!

    Укажите № работы и вариант


    Соглашение * (обязательно) Федеральный закон ФЗ-152 от 07.02.2017 N 13-ФЗ
    Я ознакомился с Пользовательским

    соглашением и даю согласие на обработку своих персональных данных.


    Подтвердите, что Вы не бот

    Выдержка из похожей работы

    А,Вахрушева
    Проверил
    Профессор, д,т,н, Б,Н,Щеткин
    Березники
    2010 г
    Задание 1,

    1, В соответствии с МНК найти уравнение линейной регрессии
    2, Вычислить точечные оценки для математического ожидания, дисперсии и среднеквадратического отклонения показателей x и y,
    3, Найти парный коэффициент линейной корреляции и с доверительной вероятностью p=0,95 проверить его значимость
    4, Сделать точечный и интервальный прогноз для случая расходов на рекламу, равных 5 млн,руб,
    5, Построить график линии регрессии с нанесением на него опытных данных,
    Для удобства вычислений параметров системы уравнений составим табл,1,
    Таблица 1

    t

    xi

    yi

    xy

    x2

    y2

    y-?

    (y-?)2

    yi

    ei=yi- yx

    ei2

    ei-ei-1

    (ei-ei-1)2

    1

    0

    32,4

    0

    0

    1049,76

    -5,52

    30,4704

    32,18

    0,22

    0,05

    -2,25

    5,06

    0,68

    2

    0,5

    32,4

    16,2

    0,25

    1049,76

    -5,52

    30,4704

    33,46

    -1,06

    1,11

    -1,28

    1,63

    -1,75

    3,06

    3,26

    3

    1

    34,8

    34,8

    1

    1211,04

    -3,12

    9,7344

    34,73

    0,07

    0,00

    1,13

    1,27

    -1,25

    1,56

    0,20

    4

    1,5

    37,1

    55,65

    2,25

    1376,41

    -0,82

    0,6724

    36,01

    1,10

    1,20

    1,03

    1,05

    -0,75

    0,56

    2,95

    5

    2

    38

    76

    4

    1444

    0,08

    0,0064

    37,28

    0,72

    0,52

    -0,38

    0,14

    -0,25

    0,06

    1,89

    6

    2,5

    38,7

    96,75

    6,25

    1497,69

    0,78

    0,6084

    38,58

    0,12

    0,01

    -0,60

    0,36

    0,25

    0,06

    0,31

    7

    3

    38,6

    115,8

    9

    1489,96

    0,68

    0,4624

    39,83

    -1,23

    1,51

    -1,35

    1,82

    0,75

    0,56

    3,19

    8

    3,5

    39,9

    139,65

    12,25

    1592,01

    1,98

    3,9204

    41,11

    -1,21

    1,45

    0,02

    0,00

    1,25

    1,56

    3,02

    9

    4

    43,8

    175,2

    16

    1918,44

    5,88

    34,5744

    42,38

    1,42

    2,02

    2,63

    6,89

    1,75

    3,06

    3,24

    10

    4,5

    43,5

    195,75

    20,25

    1892,25

    5,58

    31,1364

    43,66

    -0,16

    0,02

    -1,58

    2,48

    2,25

    5,06

    0,36

    Итого

    22,5

    379,2

    905,8

    71,25

    14521,3

    0

    142,056

    379,20

    0,00

    7,90

    -0,38

    15,64

    20,63

    19,1

    среднее

    2,25

    37,92

    90,58

    7,125

    1452,13

    14,2056

    37,92

    0,79

    ?

    1,44

    3,77

    ?2

    2,06

    14,20

    yp

    5

    44,93

    1, Пример расчета среднего значения:
    Построение уравнения регрессии сводятся к оценке ее параметров, Для оценки параметров регрессии, линейных по параметрам, используют метод наименьших квадратов (МНК), МНК позволяет получить такие оценки параметров, при которых сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака у от теоретических yx минимальна т,е
    Для линейных уравнений, решается следующая система уравнений:
    Исходя из таблицы 1, система уравнений с численными значениями параметров имеет вид:
    Решим систему уравнения по правилу Крамера:
    Определим коэффициенты регрессии a и b:
    Также можно воспользоваться готовыми формулами, которые вытекают системы:
    Уравнение регрессии имеет следующий вид:
    yi = 32,18+2,55x
    2, Вычисление среднеквадратического отклонения:
    3,Рассчитаем линейный коэффициент парной корреляции:

    Или
    Значение коэффициентов парной корреляции лежит в интервале от -1 до +1, его положительное значение свидетельствует о прямой связи, Связь считается достаточно сильной, т,к, коэффициент корреляции по абсолютной величине превышает 0,7,
    Рассчитаем коэффициент детерминации, Он показывает долю вариации результативного признака, находящего под воздействием изучаемых факторов»

    Рейтинг@Mail.ru Яндекс.Метрика