АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

РЕШЕНИЕ ТИПОВОГО ПРИМЕРА. СОДЕРЖАНИЕ С. ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 1 «Методы сбора и предварительного анализа исходных данных для эконометрического

Читайте также:
  1. VI. ЭТАП Определения лица (группы лиц) принимающих решение.
  2. А если и может, то Конституционный суд отменит это решение в пять минут.
  3. Альтернативное разрешение споров
  4. В заданиях 10-14 запишите ответ в отведенном для этого поле. Для заданий 11,12,13 запишите полное решение.
  5. В заданиях 10-14 запишите ответ в отведенном для этого поле. Для заданий 11,12,13 запишите полное решение.
  6. Влияние на решение о покупке
  7. Возможное решение
  8. Возможное решение
  9. Возможное решение проблемы ограниченности ресурсов и благ
  10. Геометрическое решение биматричных игр 2x2.
  11. Глава 7. Гениальное решение
  12. Глава II. Решение системы линейных уравнений с использованием компьютерных приложений

СОДЕРЖАНИЕ

    С.
  ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 1 «Методы сбора и предварительного анализа исходных данных для эконометрического моделирования».....  
  ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 2 «Моделирование случайных величин для эконометрического моделирования. Проверки гипотез о виде распределения» …..………………………………………………………..    
  ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 3 «Множественная регрессия. Спецификация модели. Частные уравнения регрессии. Множественная корреляция. Частная корреляция. Оценка надёжности результатов множественной регрессии и корреляции» ….……..……………………..  
  ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 4 «Обнаружение гетероскедастичности. Метод взвешенных наименьших квадратов. Коррекция моделей на гетероскедастичность» ….……..………………..    
  ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 5 «Нелинейная регрессия. Спецификация модели. Оценка качества нелинейной модели» ………..  
  ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 6 «Экстраполяция тенденций и динамики развития финансово-экономических показателей» …………  
  ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 7 «Анализ сезонной составляющей временного ряда с использованием Фурье спектрального анализа» …..  
  ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 8 «Прогнозирование временного ряда на основе адаптивных моделей» ………………………………………….  
  ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 9 «Прогнозирование временного ряда на основе ARMA-моделей» ……………………………………………….  
  Рекомендуемый список литературы для выполнения практических работ ………………………………………………………………………..  
  Приложение ………………………………………………………………..  

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 1

«Методы сбора и предварительного анализа исходных данных для эконометрического моделирования»

 

При проведении экспериментов фиксировались значения случайной величины X.

Задание: произвести первичную обработку полученных опытных данных с целью изучения свойств случайной величины Х.

По имеющимся данным построить:

- группированную выборку;

- вариационный ряд;

- гистограмму частот;

- эмпирическую функцию распределения.

 

Вариант 1

0,83 0,27 0,78 0,25 0,97 0,24 0,67 0,95 0,26 0,32
0,43 0,29 0,34 0,97 0,90 0,39 0,13 0,70 0,82 0,37
0,07 0,67 0,70 0,18 0,83 0,95 0,94 0,58 0,16 0,07
0,13 0,42 0,95 0,45 0,95 0,16 0,61 0,03 0,05 0,21
0,64 0,79 0,79 0,85 0,21 0,25 0,13 0,44 0,83 0,90
0,13 0,63 0,54 0,14 0,81 0,85 0,08 0,16 0,84 0,30
0,96 0,01 0,92 0,73 0,03 0,32 0,22 0,82 0,39 0,07
0,49 0,27 0,07 0,84 0,11 0,46 0,58 0,84 0,61 0,78
0,60 0,66 0,65 0,18 0,27 0,86 0,97 0,10 0,07 0,30
0,29 0,40 0,63 0,25 0,98 0,55 0,21 0,44 0,23 0,10

 

Вариант 2

20,94 34,94 5,99 35,74 43,70 13,42 46,14 45,16 7,82 13,76
21,05 8,81 49,62 17,12 49,32 14,19 25,82 33,33 17,92 23,59
49,86 12,97 13,17 44,36 19,95 32,21 15,70 4,74 34,80 5,79
1,11 7,78 22,14 36,61 10,06 27,65 6,21 6,03 42,55 28,21
23,79 26,60 17,97 1,58 6,33 11,69 30,19 18,30 25,72 35,25
42,61 5,44 7,63 31,88 39,90 16,81 44,57 13,64 12,70 45,79
45,82 21,34 21,22 25,80 48,26 24,32 20,76 12,71 26,50 44,78
26,53 12,01 36,67 21,57 8,68 48,82 35,28 20,85 23,48 36,01
25,52 45,40 39,09 28,04 32,07 16,69 36,90 47,46 2,57 15,25
9,64 4,94 4,63 34,15 26,50 36,09 11,86 42,13 39,09 30,08

 


 

Вариант 3

31,84 23,11 39,37 21,89 36,02 38,64 18,99 36,81 33,21 40,80
20,70 39,38 34,37 39,09 27,75 42,25 42,32 27,53 24,50 41,78
34,83 20,41 41,21 32,34 23,68 42,33 37,91 20,91 40,46 39,39
37,82 29,92 27,63 31,01 37,75 39,22 23,00 29,79 34,91 17,77
33,73 19,27 33,90 36,56 32,56 30,56 28,98 18,90 37,38 26,26
41,67 35,55 27,67 21,89 19,61 30,12 33,98 31,39 30,74 31,03
39,93 35,37 18,00 32,60 35,77 35,05 36,65 31,64 26,85 30,33
21,07 18,94 30,89 25,04 27,77 24,19 32,24 32,10 23,61 22,64
34,50 22,55 32,81 41,46 30,54 37,37 19,64 35,52 34,75 41,96
30,29 34,81 32,48 34,66 32,33 41,23 36,43 34,40 41,32 30,08

 

Вариант 4

87,61 94,05 52,06 50,50 54,79 70,93 95,86 76,03 99,40 66,17
77,32 76,38 96,09 90,50 77,51 90,55 93,65 91,88 87,52 95,71
64,40 84,87 50,86 94,54 93,37 91,06 54,86 71,81 68,79 76,17
59,03 67,06 73,94 97,71 77,76 59,25 74,94 61,25 60,81 62,26
77,13 92,64 63,85 57,19 52,66 99,88 72,38 67,49 88,11 69,58
66,17 89,56 92,58 81,93 62,69 93,29 91,98 72,96 94,74 55,03
50,13 99,10 76,12 56,30 50,86 53,62 52,81 57,23 57,04 94,40
94,73 81,34 84,33 83,95 84,61 50,30 86,60 93,31 85,37 86,82
58,64 64,35 96,71 74,46 51,41 62,96 89,43 81,29 87,03 81,82
83,08 55,23 67,38 55,96 69,05 95,34 52,91 85,08 63,84 59,89

 

Вариант 5

119,71 46,51 90,39 74,01 59,82 87,87 45,55 66,22 98,09 69,88
28,13 46,83 98,95 116,55 34,80 86,72 92,40 71,02 119,97 98,03
60,09 44,14 71,49 81,31 103,99 115,13 51,41 92,11 70,31 38,92
118,64 70,30 80,58 97,60 105,88 79,39 37,45 98,18 78,90 91,91
27,53 54,42 62,77 48,69 27,94 97,51 82,28 89,83 86,73 111,90
104,31 26,30 31,36 37,56 49,20 40,90 95,92 43,63 104,96 37,77
98,43 41,78 93,26 26,91 103,70 71,29 63,47 102,02 118,01 117,68
38,45 45,02 105,61 51,01 54,11 121,13 110,81 103,69 96,21 120,92
41,08 80,03 62,43 68,76 102,70 97,36 120,47 38,40 122,14 78,79
122,36 74,66 100,48 54,31 94,64 102,40 113,60 73,37 103,86 96,43

РЕШЕНИЕ ТИПОВОГО ПРИМЕРА

 

Даны следующие данные:

16,33 11,26 13,55 16,08 14,41 16,68 19,63 14,48 17,88 19,70
14,34 17,01 12,61 15,77 14,67 10,88 19,23 16,53 13,27 14,03
15,98 13,29 10,72 13,46 17,22 13,67 10,92 18,67 13,22 11,49
15,01 11,51 13,06 18,30 18,27 13,41 13,96 19,08 12,69 10,93
10,12 17,48 15,34 15,71 14,97 17,29 15,59 16,98 10,27 16,24
15,06 19,01 14,23 16,53 14,53 11,89 15,04 12,66 14,49 11,78
14,38 16,22 11,85 17,21 16,81 17,03 14,25 15,42 18,41 14,65
15,69 15,05 12,71 18,77 17,54 18,40 14,23 13,08 12,39 16,02
19,91 18,74 19,98 19,34 15,09 19,63 14,79 16,77 14,89 19,11
17,59 19,29 10,97 13,47 13,76 15,35 15,16 16,81 15,09 17,51

 

Внесем массив данных в лист Excel, он займет диапазон А1:J10. Определим объем выборки n (=СЧЁТ(значение1; значение2;...)), минимальное (=МИН(число1, [число2],...)) и максимальное (=МАКС(число1, [число2],...)) значения в выборке. Для построения группированной выборки вычислим число интервалов k по формуле Стерджесса:

k = 1 + 3,322lg(n) = 1 + 3,322lg(100) = 7,644 ≈ 8,

Для этого в ячейку В14 введем формулу =ОКРУГЛ(1+3,322*LOG10(B11);0).

Для расчета длины интервала d вычислим размах выборки как разницу между наибольшим и наименьшим значением. Длина интервала рассчитывается в ячейке В16, по формулу =(В15)/B14 (рисунок 1).

Рисунок 1.1 – Расчет длины интервала d

 

Зададим массив интервалов, указывая для каждого из 8 интервалов верхнюю границу. Для этого в ячейке D13 вычислим верхнюю границу первого интервала, введя формулу =B12+B16; в ячейке D14 верхнюю границу второго интервала, введя формулу =D13+B16. Для вычисления оставшихся значений верхних границ интервалов зафиксируем номер ячейки В16 в введенной формуле при помощи знака $, так что формула в ячейке D15 примет вид =D14+$B$16, и скопируем содержимое ячейки D15 в ячейки Е16-Е20. Последнее полученное значение равно вычисленному ранее в ячейке В13 максимальному значению в выборке.

Теперь заполним массив «карманов» при помощи функции ЧАСТОТА. Для этого выделим столбец частот, введем формулу =ЧАСТОТА(А1:J10;В12:В17) и нажмем сочетание клавиш CTRL+SHIFT+ENTER (рисунок 2).

Рисунок 1.2 – Вариационный ряд и гистограмма

 

По полученному вариационном ряду построим гистограмму: выделим столбец частот и выберем на вкладке «Вставка» «Гистограмма». Получив гистограмму, изменим в ней подписи горизонтальной оси на значения в диапазоне интервалов, для этого выберем опцию «Выбрать данные» вкладки «Конструктор». В появившемся окне выберем команду «Изменить» для раздела «Подписи горизонтальной оси» и введем диапазон значений варианты, выделив его «мышью» (рисунок 2).

Для построения эмпирической функции распределения рассчитаем в столбце F накопленные относительные частоты (рисунок 2). Эмпирическая функция распределения примет вид:

 

Построим на графике эмпирическую функцию распределения (рисунок 3):

Рисунок 1.3 – Эмпирическая функция распределения


 


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |

Поиск по сайту:

Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.006 сек.)