Автор работы: Пользователь скрыл имя, 29 Сентября 2011 в 08:30, контрольная работа
Расчетные задания, с формулами.
Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное агентство по образованию
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального
образования
Алтайский
государственный технический
Кафедра
высшей математики
Расчетное
задание по эконометрики
Барнаул 2011
Вариант
№35
Имеются данные:
Таблица 1
| 28 | 30 | 28 |
| 26 | 34 | 24 |
| 19 | 33 | 31 |
| 30 | 37 | 30 |
| 29 | 40 | 34 |
| 36 | 44 | 31 |
| 39 | 46 | 25 |
| 38 | 42 | 34 |
| 43 | 47 | 36 |
| 49 | 50 | 37 |
В Excel составим вспомогательную таблицу:
Таблица 2
| х1 | х2 | у | ух1 | ух2 | y^ | y-y^ | |y-y^|*100/y | x1x2 | |
| 28 | 30 | 28 | 784 | 840 | 27,89 | 0,11 | 0,38 | 840,00 | |
| 26 | 34 | 24 | 806 | 816 | 28,78 | -4,78 | 19,93 | 884,00 | |
| 19 | 33 | 31 | 570 | 1023 | 27,99 | 3,01 | 9,70 | 627,00 | |
| 30 | 37 | 30 | 900 | 1110 | 29,86 | 0,14 | 0,45 | 1110,00 | |
| 29 | 40 | 34 | 986 | 1360 | 30,57 | 3,43 | 10,10 | 1160,00 | |
| 36 | 44 | 31 | 1116 | 1364 | 32,13 | -1,13 | 3,66 | 1584,00 | |
| 39 | 46 | 25 | 975 | 1150 | 32,88 | -7,88 | 31,52 | 1794,00 | |
| 38 | 42 | 34 | 1292 | 1428 | 31,77 | 2,23 | 6,57 | 1596,00 | |
| 43 | 47 | 36 | 1548 | 1692 | 33,44 | 2,56 | 7,10 | 2021,00 | |
| 49 | 50 | 37 | 1813 | 1850 | 34,67 | 2,33 | 6,29 | 2450,00 | |
| Ср.знач | 33,7 | 40,3 | 31 | 1079 | 1263,3 | 31,00 | 0,00 | 9,57 | 1406,60 |
С Помощью вычисленных
данных, вычислим дисперсию, коэффициент
корреляции, среднее квадратичное отклонение
и определим наиболее значимый фактор.
Таблица 3
| Дисперсия | 71,61 | 39,81 | 17,40 |
| Коэф.корреляции | 0,51 | 0,53 | 0,91 |
| Среднее квадратичное отклонение | 8,46 | 6,31 | 4,17 |
| β1 | 0,15 | ||
| β2 | 0,39 | ||
| a | 17,99 | ||
| b1 | 0,08 | ||
| b2 | 0,26 | ||
| Rух1х2 | 0,54 | ||
| Fфакт | 1,409 | ||
| FфактХ1 | 0,04 | ||
| FфактХ2 | 0,27 |
Для характерной
относительной силы влияния х1 и
х2 рассчитаем средний коэффициент
эластичности Э̅ухi:
| Э̅ух1 | 0,171215 |
| Э̅ух2 | 0,485234 |
Расчитав
FфактХ1 и FфактХ2 выбрали из них более
значимый фактор х2=0,27 по отношению к х1=0,04
2. Линейная регрессия. Уравнение в общем виде имеет вид: у=а+b*х. расчеты приведены в таблице 4.
Таблица 4
| х1 | у | yx | y^ | y-y^ | |y-y^|*100/y |
| 30 | 28 | 840 | 27,498 | 0,502 | 1,79 |
| 34 | 24 | 816 | 28,858 | -4,858 | 20,24 |
| 33 | 31 | 1023 | 28,518 | 2,482 | 8,01 |
| 37 | 30 | 1110 | 29,878 | 0,122 | 0,41 |
| 40 | 34 | 1360 | 30,898 | 3,102 | 9,12 |
| 44 | 31 | 1364 | 32,258 | -1,258 | 4,06 |
| 46 | 25 | 1150 | 32,94 | -7,938 | 31,75 |
| 42 | 34 | 1428 | 31,578 | 2,422 | 7,12 |
| 47 | 36 | 1692 | 33,278 | 2,722 | 7,56 |
| 50 | 37 | 1850 | 34,298 | 2,702 | 7,30 |
| 40,30 | 31,00 | 1263,30 | 31,00 | 0,00 | 9,74 |
Дисперсия
39,81 17,40
а 17,30
b 0,34
Ср.квад.отк. 6,31 4,17
F-табл
4,46
Уравнение линейной регрессии выглядит так:
Ŷ=17,30
– 0,34x
График
линейной регрессии
3.
Степенная регрессия.
Уравнение в общем
виде имеет вид:
у=а*хb.
Таблица 5
| У | Х1 | Y | X | XY | Y^2 | X^2 | Ŷ=10^C*x^b | y-ŷ | (y-ŷ)^2 | Ai=I(y-ŷ)/yI*100 | y-yср | (y-yср)^2 | |
| 1 | 28 | 30 | 1,45 | 1,48 | 2,14 | 2,09 | 2,18 | 27,21 | 0,79 | 0,63 | 2,84 | -3,00 | 9,00 |
| 2 | 24 | 34 | 1,38 | 1,53 | 2,11 | 1,90 | 2,35 | 28,71 | -4,71 | 22,14 | 19,61 | -7,00 | 49,00 |
| 3 | 31 | 33 | 1,49 | 1,52 | 2,26 | 2,22 | 2,31 | 28,34 | 2,66 | 7,07 | 8,58 | 0,00 | 0,00 |
| 4 | 30 | 37 | 1,48 | 1,57 | 2,32 | 2,18 | 2,46 | 29,77 | 0,23 | 0,05 | 0,78 | -1,00 | 1,00 |
| 5 | 34 | 40 | 1,53 | 1,60 | 2,45 | 2,35 | 2,57 | 30,78 | 3,22 | 10,38 | 9,48 | 3,00 | 9,00 |
| 6 | 31 | 44 | 1,49 | 1,64 | 2,45 | 2,22 | 2,70 | 32,06 | -1,06 | 1,13 | 3,42 | 0,00 | 0,00 |
| 7 | 25 | 46 | 1,40 | 1,66 | 2,32 | 1,95 | 2,76 | 32,68 | -7,68 | 58,96 | 30,71 | -6,00 | 36,00 |
| 8 | 34 | 42 | 1,53 | 1,62 | 2,49 | 2,35 | 2,63 | 31,43 | 2,57 | 6,61 | 7,56 | 3,00 | 9,00 |
| 9 | 36 | 47 | 1,56 | 1,67 | 2,60 | 2,42 | 2,80 | 32,98 | 3,02 | 9,11 | 8,38 | 5,00 | 25,00 |
| 10 | 37 | 50 | 1,57 | 1,70 | 2,66 | 2,46 | 2,89 | 33,87 | 3,13 | 9,81 | 8,46 | 6,00 | 36,00 |
| Итого | 310,00 | 403,00 | 14,87 | 16,00 | 23,81 | 22,16 | 25,64 | 307,81 | 2,19 | 125,91 | 99,83 | 0,00 | 174,00 |
| Ср.знач | 31,00 | 40,30 | 1,49 | 1,60 | 2,38 | 2,22 | 2,56 | 12,59 | 9,98 | ||||
| Дисперс | 17,40 | 39,81 | 0,004 | 0,005 | 13,47 | ||||||||
| Ср.кв.отк | 4,17 | 6,31 |
| b=(СРЗНАЧ(xy)-СРЗНАЧ(y)* |
0,43 | а=6,33 | |||
| C=lg(a) | 0,80 | ||||
| n | 10,00 | ||||
| rxy=КОРЕНЬ(1-(Σ(y-ŷ)^2/Σ(y- |
0,53 | умеренная линейная зависимость | |||
| Rxy=rxy^2 | 0,28 | ||||
| Fфакт=(Rxy/(1-Rxy))*(n-2) | 3,06 | ||||
| Fтабл | 4,46 | ||||
График
степенной регрессии
У = 6,33*х0,43
4. Показательная регрессия. Уравнение в общем виде имеет вид: у=а*bx.
Расчеты
приведены в таблице 6.
Таблица 6
| y | x1 | Y | Yx | Y^2 | X^2 | ŷ=a*b^x | y-ŷ | (y-ŷ)^2 | Ai=I(y-ŷ)/yI*100 | y-yср | (y-yср)^2 | (y-yср)^2 | |
| 1 | 28 | 30 | 1,45 | 43,41 | 2,09 | 900,00 | 27,41 | 0,59 | 0,35 | 2,10 | -3,00 | 9,00 | 28 |
| 2 | 24 | 34 | 1,38 | 46,93 | 1,90 | 1156,00 | 28,65 | -4,65 | 21,60 | 19,37 | -7,00 | 49,00 | 24 |
| 3 | 31 | 33 | 1,49 | 49,21 | 2,22 | 1089,00 | 28,33 | 2,67 | 7,11 | 8,60 | 0,00 | 0,00 | 31 |
| 4 | 30 | 37 | 1,48 | 54,65 | 2,18 | 1369,00 | 29,61 | 0,39 | 0,15 | 1,30 | -1,00 | 1,00 | 30 |
| 5 | 34 | 40 | 1,53 | 61,26 | 2,35 | 1600,00 | 30,61 | 3,39 | 11,51 | 9,98 | 3,00 | 9,00 | 34 |
| 6 | 31 | 44 | 1,49 | 65,62 | 2,22 | 1936,00 | 31,99 | -0,99 | 0,98 | 3,19 | 0,00 | 0,00 | 31 |
| 7 | 25 | 46 | 1,40 | 64,31 | 1,95 | 2116,00 | 32,70 | -7,70 | 59,31 | 30,80 | -6,00 | 36,00 | 25 |
| 8 | 34 | 42 | 1,53 | 64,32 | 2,35 | 1764,00 | 31,29 | 2,71 | 7,34 | 7,97 | 3,00 | 9,00 | 34 |
| 9 | 36 | 47 | 1,56 | 73,15 | 2,42 | 2209,00 | 33,06 | 2,94 | 8,62 | 8,16 | 5,00 | 25,00 | 36 |
| 10 | 37 | 50 | 1,57 | 78,41 | 2,46 | 2500,00 | 34,18 | 2,82 | 7,98 | 7,63 | 6,00 | 36,00 | 37 |
| Итого | 310,00 | 403,00 | 14,87 | 601,27 | 22,16 | 16639,00 | 307,83 | 2,17 | 124,94 | 99,09 | 0,00 | 174,00 | 310,00 |
| Ср.знач | 31,00 | 40,30 | 1,49 | 60,13 | 2,22 | 1663,90 | 12,49 | 9,91 | 31,00 | ||||
| Дисперс | 17,40 | 39,81 | 0,00 | 17,40 | |||||||||
| Ср.кв.отк | 4,17 | 6,31 | 0,06 | 4,17 |
| B=(СРЗНАЧ(xy)-СРЗНАЧ(y)* |
0,00 | ||||
| A=СРЗНАЧ(Y)-B*СРЗНАЧ(X) | 1,29 | ||||
| b=10^B | 1,01 | ||||
| a=10^C | 19,69 | ||||
| n | 10,00 | ||||
| rxy=КОРЕНЬ(1-(Σ(y-ŷ)^2/Σ(y- |
0,53 | ||||
| Rxy=rxy^2 | 0,28 | умеренная линейная зависимость | |||
| Fфакт=(Rxy/(1-Rxy))*(n-2) | 3,14 | ||||
| Fтабл | 4,46 | ||||
График
показательной регрессии
У= 1969*1,01
5.
Модель регрессии
равносторонней гиперболы.
Уравнение в общем
виде имеет вид:
у=а +b*(1/х).
Таблица
7
| y | z=1/x | yz | z^2 | y^2 | ŷ=a+b*z | y-ŷ | (y-ŷ)^2 | Ai=I(y-ŷ)/yI*100 | x2 | y-yср | (y-yср):2 | y | |
| 1 | 28 | 0,01562500 | 0,44 | 0,00024414 | 784,00 | 28,09 | -0,09 | 0,01 | 0,33 | 64 | -3,00 | 9,00 | 28 |
| 2 | 24 | 0,01666667 | 0,40 | 0,00027778 | 576,00 | 29,94 | -5,94 | 35,26 | 24,74 | 60 | -7,00 | 49,00 | 24 |
| 3 | 31 | 0,01538462 | 0,48 | 0,00023669 | 961,00 | 27,67 | 3,33 | 11,12 | 10,76 | 65 | 0,00 | 0,00 | 31 |
| 4 | 30 | 0,01612903 | 0,48 | 0,00026015 | 900,00 | 28,99 | 1,01 | 1,03 | 3,38 | 62 | -1,00 | 1,00 | 30 |
| 5 | 34 | 0,01724138 | 0,59 | 0,00029727 | 1156,00 | 30,96 | 3,04 | 9,26 | 8,95 | 58 | 3,00 | 9,00 | 34 |
| 6 | 31 | 0,01818182 | 0,56 | 0,00033058 | 961,00 | 32,62 | -1,62 | 2,64 | 5,24 | 55 | 0,00 | 0,00 | 31 |
| 7 | 25 | 0,01785714 | 0,45 | 0,00031888 | 625,00 | 32,05 | -7,05 | 49,69 | 28,20 | 56 | -6,00 | 36,00 | 25 |
| 8 | 34 | 0,01818182 | 0,62 | 0,00033058 | 1156,00 | 32,62 | 1,38 | 1,89 | 4,04 | 55 | 3,00 | 9,00 | 34 |
| 9 | 36 | 0,01886792 | 0,68 | 0,00035600 | 1296,00 | 33,84 | 2,16 | 4,66 | 6,00 | 53 | 5,00 | 25,00 | 36 |
| 10 | 37 | 0,01851852 | 0,69 | 0,00034294 | 1369,00 | 33,22 | 3,78 | 14,27 | 10,21 | 54 | 6,00 | 36,00 | 37 |
| Итого | 310,00 | 0,17265392 | 5,38 | 0,00299498 | 9784,00 | 310,00 | 0,00 | 129,84 | 101,85 | 582,00 | 174,00 | 310,00 | |
| Ср.знач | 31,00 | 0,01726539 | 0,54 | 0,00029950 | 978,40 | 12,98 | 10,18 | 58,20 | 31,00 | ||||
| Дисперс | 17,4000 | 0,00000140 | 17,4000 | ||||||||||
| Ср.кв.отк | 4,17 | 0,00118519 | 4,17 |