Розрахункові формули, необхідні для виконання лабораторної роботи №1

1. Коефіцієнт кореляції   

2. Параметри регресії   ,            

3. Розрахункові значення показника      

4. Індекс кореляції = .     

5. Критерій Фішера                   

6. Точковий прогноз      

7. Середньоквадратична помилка показника

8. Довірчий півінтервал для базисних даних ,      

9. Довірчий півінтервал для прогнозу ,     

 

10. Довірчий інтервал для базисних даних y_min,i=  -∆y_i, y_max,i= +∆y_i  

 

11. Довірчій інтервал для прогнозу y_min,p=y_p-∆y_p, y_max,p=y_p+∆y_p  

 

12. Коефіцієнт еластичності .          

 

Додаток 2

 

Питання для самоперевірки

1. Що називають регресією?

2. Яка залежність називається стохастичною? Її відмінність від функціональної?

3. Що таке тренд? Частиною чого він є?

4. Просторові статистичні ряди.

5. Економетричне моделювання, його відмінність від загального регресійного моделювання?

6. Які випадкові величини називаються корельованими?

7. За допомогою якої статистичної характеристики системи випадкових величин описується степінь щільність лінійного зв’язку між показником та фактором?

8. Коефіцієнт кореляції, його значення в вашій роботі, висновки, які ви можете зробити?

9. Індекс кореляції , на що він вказує?

10. Коефіцієнт еластичності, його змістове значення?

11.  Які константи і табличні значення ви використали в лабораторній роботі?

12. Критерій Фішера?

13.   Як ви оцінюєте отримані значення для прогноза?

14. Прокоментуйте побудовані графіки для лінії регресії?

15. Точковий та інтервальний прогноз.

16. Які функції Excel можна використовувати для побудови парної лінійної регресії?

 

Додаток 3

 

Вихідні дані для виконання лабораторної роботи №1

 

Вар. 1		Вар. 2		Вар. 3		Вар. 4		Вар. 5		Вар. 6
X	Y	X	Y	X	Y	X	Y	X	Y	X	Y
2,06	7,24	2,53	10,89	2,17	16,21	3,65	12,11	3,22	15,21	2,16	16,62
2,58	8,02	3,54	11,92	2,90	17,75	3,82	12,30	3,87	15,42	2,65	17,63
3,14	9,28	3,84	12,45	3,29	16,39	3,76	13,82	4,95	16,44	3,49	19,22
3,54	10,12	3,84	13,27	4,13	18,87	5,24	14,84	5,10	17,93	3,16	19,36
4,18	11,12	4,22	14,12	5,25	19,60	5,03	15,00	5,98	18,52	3,85	20,52
4,78	12,19	4,81	15,23	4,92	21,21	5,52	16,41	7,28	19,80	4,58	21,95
5,11	13,01	6,53	16,07	5,79	21,84	5,62	17,80	6,90	20,76	5,33	22,45
5,67	14,12	5,83	17,40	5,87	23,00	6,98	18,61	7,54	21,30	5,89	23,56
6,02	15,21	6,43	18,68	6,99	24,44	6,91	19,57	7,91	22,25	6,20	24,90
6,65	16,29	7,73	19,46	7,04	25,36	7,95	21,26	8,40	24,14	6,39	2,53
7,05	17,01	8,19	20,52	9,14	25,54	7,24	21,08	8,14	24,17	6,95	26,1
7,52	18,03	7,65	21,32	8,06	27,14	9,27	22,99	8,76	25,66	7,25	28,02
8,03	19,19	9,31	22,58	8,57	27,95	8,46	23,43	9,67	26,50	7,80	28,37
Значення Х для прогнозу
9,52		9,69		10,30		10,05		11,58		9,32

 

 

Вар. 7		Вар. 8		Вар. 9		Вар. 10		Вар. 11		Вар. 12
X	Y	X	Y	X	Y	X	Y	X	Y	X	Y
4,57	12,50	2,25	19,66	6,15	14,87	1,86	10,22	2,53	7,24	2,16	10,89
5,42	13,88	2,98	20,53	5,66	15,87	1,91	10,58	3,54	8,02	2,65	11,92
5,29	15,16	2,15	21,31	7,50	16,79	2,14	12,01	3,84	9,28	3,49	12,45
6,33	16,06	2,71	22,59	6,90	18,03	3,39	12,84	3,84	10,12	3,16	13,27
7,63	16,66	3,70	23,27	8,31	18,29	3,95	13,28	4,22	11,12	3,85	14,12
7,53	17,65	4,59	24,44	8,25	19,93	4,30	15,13	4,81	12,19	4,58	15,23
7,73	18,46	4,77	25,85	9,39	20,32	5,10	15,84	6,53	13,01	5,33	16,07
8,44	19,54	5,34	26,74	9,73	21,18	5,47	17,08	5,83	14,12	5,89	17,40
9,49	20,58	5,45	27,36	9,33	22,47	5,97	17,99	6,43	15,21	6,20	18,68
9,18	21,77	6,00	28,37	10,50	23,47	6,16	18,32	7,73	16,29	6,39	19,46
10,14	22,15	6,25	29,22	11,10	24,07	6,46	19,49	8,19	17,01	6,95	20,52
9,94	23,80	6,79	30,50	11,51	25,57	6,07	20,59	7,65	18,03	7,25	21,32
10,92	24,79	8,24	31,21	12,42	27,07	6,71	21,35	9,31	19,38	7,80	22,58
Значення Х для прогнозу
11,73		9,78		12,56		8,07		10,54		8,43

 

Вар. 13		Вар. 14		Вар. 15		Вар. 16		Вар. 17		Вар. 18
X	Y	X	Y	X	Y	X	Y	X	Y	X	Y
2,45	38,02	13,5	60,39	10,32	23,64	0,65	9,75	41	67,63	20,22	34,25
3,16	42,15	16,1	70,575	10,05	20,18	0,93	18,87	40,8	71,3	21,61	41,11
5,08	44,41	16,3	73,355	9,43	21,97	1,56	16,42	37,6	74,19	22,87	42,17
5,69	46,62	17,6	71,07	8,61	21,68	1,5	13,86	36,6	84,86	23,5	44,13
6,43	44,63	18,1	70,945	7,33	29,34	1,69	12,86	33	93,8	24,4	50,85
6,5	46,13	19,3	70,265	7,02	28,37	1,88	20,95	32,5	91,48	26,9	52,09
6,84	51,1	19,8	82,31	6,97	25,39	2,06	21,1	32,08	103,41	29,5	52,91
7,32	53,31	21	84,835	6,63	27,22	2,65	19,51	31,44	107,79	32,36	59,21
8,97	62,34	22,1	96,74	6,25	32,88	3,11	24,53	30	115,76	36,6	59,67
9,06	59,09	23,6	90,725	5,95	37,45	3,98	26,23	28,5	118,12	37,3	70,53
11	65,41	26,2	102,225	4,3	31,03	4,6	20,62	28,01	126,14	39,08	67,47
12,35	67,19	26,9	102,445	3,69	34,93	5,31	27,24	27,3	131,91	44,1	71,43
12,8	68,36	27,4	111,98	3,32	39,98	5,8	20,85	26	135,48	45	73,33
Значення Х для прогнозу
13,4		29,78		3,02		6,3		25,54		47,2

 

 

Л а б о р а т о р н а  р о б о т а   № 2

Парна нелінійна регресія

Мета:

1. Оволодіти методикою обчислення оціночних значень параметрів парної нелінійної регресії, в тому числі приведення нелінійної регресії до лінійного вигляду.

2. Навчитися виконувати аналіз отриманої моделі.

3. Навчитися виконувати аналіз декількох моделей, вибирати з них «найкращу».

4. Оволодіти навичками користування електронними таблицями Excel для побудови нелінійних моделей.

 

Завдання

На основі статистичних даних показника Y та фактора X побудувати нелінійну модель заданого вигляду (див. вихідні дані для лабораторної роботи №2), виконуючи наступні кроки:

1. Знайти оцінки параметрів лінії регресії.  

2. Обчислити значення  індексу кореляції.

3. Використовуючи критерій Фішера, з надійністю 0,95 оцінити адекватність побудованої моделі експериментальним даним.

4. У разі адекватності моделі експериментальним даним, побудувати прогноз показника для заданих значень фактору на наступний період та довірчі інтервали для базисних даних та прогнозу.

5. Обчислити середнє значення коефіцієнту еластичності.

6. Представити у вигляді графіків значення  y, , y­_min­ , y_max.

 

Примітка 1: додатково за цією темою студенти отримують д/з (5 прикладів: провести лінеаризацію заданих моделей, знайти формули для обчислення коефіцієнту еластичності).

Примітка 2: додатково за цією темою студенти виконують завдання:

Для заданих статистичних даних необхідно підібрати такий вид залежності між фактором та показником, який би найкращим чином описував динаміку зміни показника в залежності від зміни фактора. Оцінити адекватність моделі та побудувати прогноз.

Для вибору форми залежності застосувати інструментарій «Додати лінію тренда».

Зауваження: для того, щоб для заданих статистичних даних обрати «найкращу» форму залежності між X та Y, студент повинен знати, як виглядають графіки основних функцій. Тому доцільним є на початку виконання даної лабораторної роботи повторити  тему «Графіки основних функцій».

---

Дата добавления: 2018-04-04; просмотров: 438; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

---

---

Мы поможем в написании ваших работ!