|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Прогнозные значения yОтчет по лабораторной работе №2 «Эконометрика»
Выполнила: Драганчук Марина М3421
Проверил(а): Старший преподаватель Вангородская Анна Владиславовна
Санкт-Петербург
1. Статистическая совокупность данной лабораторной работы состоит из 50 элементов. Каждая единица совокупности является вином сорта Каберне Совиньон. Статистическая совокупность была проанализирована по ряду качественных и количественных признаков (характеристик): «выдержка», «содержание винограда сорта Каберне Совиньон», «цена», «объем», «крепость».
Таблица №1 - «Вина сорта Каберне Совиньон»
Продолжение таблицы №1 Источник данных - сайт winestyle.ru.
Для построения аналитической группировки был выделен признак-фактор и признак-результат. В качестве признака-фактора (x) я выбрала признак «крепость», а признак-результат (y) – «цена». Далее была произведена группировка единиц совокупности по признаку-фактору (х). По каждой полученной группе были отобраны соответствующие значения признака-результата (y) и на их основе рассчитан некоторый обобщающий показатель – среднее значение y.
Таблица №2 – «Аналитическая группировка»
Расчет средней ошибки аппроксимации Расчет средней ошибка аппроксимации производится по следующей формуле: ; .
Таблица №3 – «Показатели для расчета средней ошибки аппроксимации»
Продолжение таблицы №3
По результатам расчетов средняя ошибка аппроксимации равна 35,452. Вывод: Значение средней ошибки аппроксимации не лежит в пределах 8-10%, что свидетельствует о том, что модель к исходным данным подобрана не очень хорошо. F-критерий Фишера Для оценки значимости уравнения регрессии проверим гипотезу : A = 0. Рассчитаем F-статистику по формуле Для того, чтобы сделать выводы относительно F-критерия необходимо рассчитать F факт(табл.), а для этого проводим след расчеты: Таблица №4 – «Показатели для расчета F-критерия Фишера»
Продолжение таблицы №4
Табличное значение со степенями свободы k1=1 и k2=48, F 1,737193191 Вывод: Поскольку фактическое значение F < F табл. (1,73719 < 4,04265), то коэффициент детерминации статистически не значим (найденная оценка уравнения регрессии статистически не надежна). Прогнозные значения y Найдем прогнозные значения упр. Для этого подставим в получившееся уравнение регрессии значения x (Крепость) Выполним проверку. Сумма упр должна равняться сумме у: Сумма у = 20355 (руб) Сумма упр = 20355(руб)
T-критерий Следующим шагом лабораторной работы является расчет Т-критерия. Т-критерий равен корню из F-критерия. 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.) |