Задачи по "Статистике"

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 24 Января 2011 в 19:36, задача

Описание работы

Работа содержит условия и решения задач по дисциплине "Статистика".

Файлы: 1 файл

Вариант 003.doc

— 492.00 Кб (Скачать файл)

    5) Постройте диаграмму рассеяния  и линию уравнения линейной  регрессии.

    6) Спрогнозируйте себестоимость товарной  продукции, объем прибыли и  рентабельность продаж, если планируемый  объем товарной продукции в следующем году 500.

    7) Рассчитайте доверительные интервалы  для полученных прогнозов себестоимости  товарной продукции, объема прибыли и рентабельности продаж при доверительной вероятности 0,99.

    8) Представьте зависимость между  себестоимостью и стоимостью товарной продукции с помощью: а) уравнения параболы: ; б) степенной функции ; в) логарифмической функции ; г) экспоненциальной функции ; д) уравнения гиперболы .

    9) Рассчитайте значения коэффициента  детерминации R2 для каждого варианта аппроксимации.

    10) Обоснуйте с помощью коэффициента  детерминации R2, какое уравнение более точно описывает зависимость между изучаемыми показателями. 

    Решение:

    1. Для расчета линейного коэффициента  корреляции воспользуемся стандартной  функцией Excel КОРРЕЛ().

    r=0,87208

    Для расчета коэффициента ранговой корреляции Спирмена составим вспомогательную  расчетную таблицу: 
 
 
 

X Y Rx Ry d=Rx-Ry d2
157 107 2 1 1 1
273 182 8 7 1 1
150 151 1 4 -3 9
301 307 11,5 14 -2,5 6,25
539 321 22 15 7 49
520 347 21 18 3 9
584 396 24 23 1 1
600 390 25 22 3 9
332 354 14 19 -5 25
262 211 7 9 -2 4
331 330 13 17 -4 16
397 328 15 16 -1 1
424 390 17 22 -5 25
168 169 3 6 -3 9
413 261 16 12 4 16
448 364 20 20 0 0
430 403 18 24 -6 36
572 406 23 25 -2 4
285 152 10 5 5 25
246 227 6 10 -4 16
445 298 19 13 6 36
183 131 5 2 3 9
301 237 11,5 11 0,5 0,25
283 188 9 8 1 1
170 141 4 3 1 1
        Итого: 309,5
 

    Тогда коэффициент ранговой корреляции будет  равен: 

      

    2. Рассчитаем доверительный интервал  для коэффициента корреляции  при доверительной вероятности  0,90.

    

    Доверительный интервал определяем как:

     ,

    где t – квантиль распределения Стьюдента. 

    

    

    0,97694= , Þ rmin=0,75174

    1,7065= , Þ rmax=0,93621

    Таким образом, интервальная оценка для истинного  значения коэффициента корреляции будет:

    0,75174£r£0,93621 

    3. Проверим значимость коэффициента  корреляции. Находим фактическое  значение t-статистики Стьюдента: 

      

    Критическое значение tкр(0,9;23)=1,7109

    Т.к. , то гипотеза о равенстве нулю коэффициентов корреляции отвергается. Из этого следует, что связь между показателями значима и является тесной. 

    4. Найдем оценки коэффициентов  уравнения регрессии. Для этого  воспользуемся функцией Excel ЛИНЕЙН(). Получим следующие значения коэффициентов:

    a0=55,328, a1=0,61355.

    Таким образом, уравнение регрессии будет  иметь вид:

      

    5. Построим диаграмму рассеяния  и отобразим на ней уравнение  регрессии: 

      

    6. Выполним точечный прогноз себестоимости,  если планируемый объем товарной продукции в следующем году 500. 

      млн. руб. 

    Тогда прибыль составит ПР=500-362,1=137,9 млн. руб., а рентабельность или 38,083%. 

    7. Найдем доверительный интервал  для себестоимости, используя формулу:

     , где   

    Значение  ошибки регрессии находим с помощью  функции СТОШYX():

    s=49,583.

    Сумму квадратов отклонений считаем с  помощью функции КВАДРОТКЛ():

     =477032,16

    Тогда 14,504.

    Находим доверительный интервал:

    337,29 386,92 

    8. Представим зависимость между  себестоимостью и стоимостью  товарной продукции с помощью:

    а) уравнения параболы:  

      

    б) степенной функции   

      

    в) логарифмической функции   

      

    г) экспоненциальной функции   

      

    д) уравнения гиперболы 

    Для этого сделаем замену . Тогда уравнение примет вид: . Определим параметры уравнения регрессии с помощью надстройки Excel Сервис/Анализ данных/Регрессия.

    Получим следующий отчет работы надстройки: 

ВЫВОД ИТОГОВ              
                 
Регрессионная статистика              
Множественный R 0,865643              
R-квадрат 0,749338              
Нормированный R-квадрат 0,73844              
Стандартная ошибка 50,72761              
Наблюдения 25              
                 
Дисперсионный анализ            
  df SS MS F Значимость F      
Регрессия 1 176932,1 176932,1 68,75715 2,31E-08      
Остаток 23 59185,67 2573,29          
Итого 24 236117,8            
                 
  Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Верхние 95,0%
Y-пересечение 459,7745 24,85374 18,49921 2,63E-15 408,3606 511,1883 408,3606 511,1883
Переменная X 1 -55589,1 6703,949 -8,29199 2,31E-08 -69457,3 -41720,9 -69457,3 -41720,9
 

    Получим следующее уравнение: 

    

    R2=0,74934 

    9) Коэффициенты детерминации R2 для каждого варианта аппроксимации рассчитаны на графиках. Для этого нужно при добавлении тренда в параметрах указать «поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации».

    Для гиперболической зависимости его  величину можно взять из итоговой таблицы работы надстройки. 

    10) Обоснуйте с помощью коэффициента детерминации R2, какое уравнение более точно описывает зависимость между изучаемыми показателями. 

    Поскольку максимальное значение коэффициента детерминации, равное 0,8012, имеет степенной тренд, то это уравнение более точно описывает зависимость между изучаемыми показателями. 

 

     Список литературы: 

  1. Практикум по теории статистики: Учеб. пособие  для экон. спец. вузов [Р.А. Шмойлова, А.Б. Гусынин, В.Г. Минашкин, Н.А. Садовникова]; Под ред. Р.А. Шмойловой. – М.: Финансы и статистика, 2004.
  2. Теория статистики / Под ред. Шмойловой Р.А. - М., 2003.
  3. Статистика: Учеб. пособие / [Л.П. Харченко, В.Г. Долженкова, В.Г. Ионин и др.]; НГАЭиУ. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: ИНФРА-М, 2006.

Информация о работе Задачи по "Статистике"