|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
C.1. Парная регрессия и корреляцияПример. По территориям региона приводятся данные за 199X г. Таблица D.1
Требуется: 1. Построить линейное уравнение парной регрессии 2. Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и среднюю ошибку аппроксимации. 3. Оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции с помощью 4. Выполнить прогноз заработной платы 5. Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал. 6. На одном графике построить исходные данные и теоретическую прямую. Решение 1. Для расчета параметров уравнения линейной регрессии строим расчетную таблицу D.2. Таблица D.2
Получено уравнение регрессии: С увеличением среднедушевого прожиточного минимума на 1 руб. среднедневная заработная плата возрастает в среднем на 0,89 руб. 2. Тесноту линейной связи оценит коэффициент корреляции:
Это означает, что 51% вариации заработной платы ( Качество модели определяет средняя ошибка аппроксимации:
Качество построенной модели оценивается как хорошее, так как 3. Оценку значимости уравнения регрессии в целом проведем с помощью
Табличное значение критерия при пятипроцентном уровне значимости и степенях свободы Оценку статистической значимости параметров регрессии проведем с помощью Табличное значение Определим случайные ошибки
Тогда
Фактические значения
поэтому параметры Рассчитаем доверительные интервалы для параметров регрессии
Доверительные интервалы Анализ верхней и нижней границ доверительных интервалов приводит к выводу о том, что с вероятностью 4. Полученные оценки уравнения регрессии позволяют использовать его для прогноза. Если прогнозное значение прожиточного минимума составит: 5. Ошибка прогноза составит:
Предельная ошибка прогноза, которая в
Доверительный интервал прогноза:
Выполненный прогноз среднемесячной заработной платы является надежным ( 6. В заключение решения задачи построим на одном графике исходные данные и теоретическую прямую (рис. D.1): Рис. D.1. Варианты индивидуальных заданий Задача 1. По территориям региона приводятся данные за 199X г. (см. таблицу своего варианта). Требуется: 1. Построить линейное уравнение парной регрессии 2. Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и среднюю ошибку аппроксимации. 3. Оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции с помощью 4. Выполнить прогноз заработной платы 5. Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал. 6. На одном графике построить исходные данные и теоретическую прямую. Вариант 1
Вариант 2
Вариант 3
Вариант 4
Вариант 5
Вариант 6
Вариант 7
Вариант 8
Вариант 9
Вариант 10 Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.013 сек.) |