Единый реферат-центр


Список дисциплин:
  • Астрономия и космонавтика
  • Банковское, биржевое дело и страхование
  • Безопасность жизнедеятельности и охрана труда
  • Биология, естествознание, КСЕ
  • Бухгалтерский учет и аудит
  • Военное дело и гражданская оборона
  • География и экономическая география
  • Геология, гидрология и геодезия
  • Государство и право
  • Журналистика, издательское дело и СМИ
  • Иностранные языки и языкознание
  • История и исторические личности
  • Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника
  • Краеведение и этнография
  • Криминалистика и криминология
  • Кулинария и продукты питания
  • Культура и искусство
  • Литература
  • Маркетинг, реклама и торговля
  • Математика
  • Медицина
  • Международные отношения и мировая экономика
  • Менеджмент и трудовые отношения
  • Музыка
  • Педагогика
  • Политология
  • Предпринимательство, бизнес и коммерция
  • Программирование, компьютеры и кибернетика
  • Производство и технологии
  • Психология
  • Разное
  • Религия и мифология
  • Сельское, лесное хозяйство и землепользование
  • Сестринское дело
  • Социальная работа
  • Социология и обществознание
  • Спорт, туризм и физкультура
  • Строительство и архитектура
  • Таможенная система
  • Транспорт
  • Физика и энергетика
  • Философия
  • Финансы, деньги и налоги
  • Химия
  • Экология и охрана природы
  • Экономика и экономическая теория
  • Экономико-математическое моделирование
  • Этика и эстетика
  • Главная » Рефераты » Текст работы «Cтатистическая надежность регрессионного моделирования»


    Cтатистическая надежность регрессионного моделирования

    Дисциплина: Экономико-математическое моделирование
    Вид работы: контрольная работа
    Язык: русский
    Дата добавления: 14.11.2015
    Размер файла: 33 Kb
    Просмотров: 5277
    Загрузок: 49
    Расчет параметров уравнения линейной регрессии, оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации; определение средней ошибки аппроксимации. Статистическая надежность регрессионного моделирования с помощью критериев Фишера и Стьюдента.

    Текст работы






    Хочу скачать данную работу! Нажмите на слово скачать
    Чтобы скачать работу бесплатно нужно подписаться на нашу группу ВКонтакте! Просто подпишитесь, нажав на кнопку внизу.

    Через несколько секунд после проверки подписки появится ссылка на продолжение загрузки работы.
    Повысить оригинальность данной работы. Обход Антиплагиата.
    Сделать работу самостоятельно с помощью "РЕФ-Мастера" ©
    Узнать подробней о Реф-Мастере
    РЕФ-Мастер - уникальная программа для самостоятельного написания рефератов, курсовых, контрольных и дипломных работ. При помощи РЕФ-Мастера можно легко и быстро сделать оригинальный реферат, контрольную или курсовую на базе готовой работы - Cтатистическая надежность регрессионного моделирования.
    Основные инструменты, используемые профессиональными рефератными агентствами, теперь в распоряжении пользователей реф.рф абсолютно бесплатно!
    Как правильно написать введение?
    Подробней о нашей инструкции по введению
    Секреты идеального введения курсовой работы (а также реферата и диплома) от профессиональных авторов крупнейших рефератных агентств России. Узнайте, как правильно сформулировать актуальность темы работы, определить цели и задачи, указать предмет, объект и методы исследования, а также теоретическую, нормативно-правовую и практическую базу Вашей работы.
    Всё об оформлении списка литературы по ГОСТу Как оформить список литературы по ГОСТу?
    Рекомендуем
    Учебники по дисциплине: Экономико-математическое моделирование


    Похожие работы:
    Воспользоваться поиском

    Как скачать? | + Увеличить шрифт | - Уменьшить шрифт





    Реферат.



    Вариант 4-1

    1. Рассчитайте параметры уравнения линейной регрессии

    2. Оцените тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации

    3. Определите среднюю ошибку аппроксимации. Сделайте выводы

    4. Оцените статистическую надежность регрессионного моделирования с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента

    5. Оцените полученные результаты, оформите выводы

    № набл.

    Район

    Средний размер назначенных ежемесячных пенсий, тыс.руб., y

    Прожиточный минимум в среднем на одного пенсионера в месяц, тыс.руб., x

    1

    Брянская обл.

    240

    178

    2

    Владимирская обл.

    226

    202

    3

    Ивановская обл.

    221

    197

    4

    Калужская обл.

    226

    201

    5

    Костромская обл.

    220

    189

    6

    г.Моска

    250

    302

    7

    Москавская обл.

    237

    215

    8

    Орловская обл.

    232

    166

    9

    Рязанская обл.

    215

    199

    10

    Смоленская обл.

    220

    180

    11

    Тверская обл.

    222

    181

    12

    Тульская обл.

    231

    186

    13

    Ярославская обл.

    229

    250

    Fтабл.=4,84(б =0,05)

    =9,29

    =34,75

    1. Расчет параметров уравнения линейной регрессии по данным таблицы:

    Решение:

    1. Уравнение линейной регрессии имеет следующий вид:

    № наблюдения

    х

    y

    X2

    X?Y

    yx

    y- yx

    Ai

    1

    178

    240

    31684

    42720

    222,51

    17,49

    7,29

    2

    202

    226

    40804

    45652

    227,67

    -1,67

    0,74

    3

    197

    221

    38809

    43537

    226,59

    -5,59

    2,53

    4

    201

    226

    40401

    45426

    227,45

    -1,45

    0,64

    5

    189

    220

    35721

    41580

    224,87

    -4,87

    2,22

    6

    302

    250

    91204

    75500

    249,17

    0,83

    0,33

    7

    215

    237

    46225

    50955

    230,46

    6,54

    2,76

    8

    166

    232

    27556

    38512

    219,93

    12,07

    5,20

    9

    199

    215

    39601

    42785

    227,02

    -12,02

    5,59

    10

    180

    220

    32400

    39600

    222,94

    -2,94

    1,34

    11

    181

    222

    32761

    40182

    223,15

    -1,15

    0,52

    12

    186

    231

    34596

    42966

    224,23

    6,77

    2,93

    13

    250

    229

    62500

    57250

    237,99

    -8,99

    3,93

    Сумма

    2646

    2969

    554262

    606665

    Ср. значение

    203,54

    228,38

    42635,54

    46666,54

    2,77

    Найдем b:

    Тогда

    Уравнение линейной регрессии имеет вид:

    yx =184,239+0,215x

    2. а) Рассчитываем коэффициент корреляции:

    по формуле:

    rxy = b -- = 0,21 =0,78

    с помощью статистической функции КОРРЕЛ-r =0,78

    Связь между переменными x и y прямая, средняя, близкая к сильной, т.е. величина среднемесячной пенсии в значительной мере зависит от прожиточного минимума в среднем на одного пенсионера в месяц

    б) Для определения средней ошибки аппроксимации рассчитываем столбцы

    yx , y- yx , Ai :

    Ai = y- yx * 100, А = 1/n?ni=1 Ai

    Получаем значение средней ошибки аппроксимации

    А = 2,77%

    Величина ошибки аппроксимации говорит о хорошем качестве модели.

    в) Величина коэффициента детерминации получена с помощью функции

    ЛИНЕЙН R2 = rxy2 = 0,61,

    то есть в 61% случаев изменения среднемесячного прожиточного минимума на одного пенсионера приводят к изменению среднемесячной пенсии. Другими словами - точность подбора регрессии 61 % - средняя.

    3. Оценка статистической значимости

    а) по критерию Фишера:

    1. Выдвигаем нулевую гипотезу о статистической незначимости параметров регрессии и показателя корреляции а = b = rxy =0;

    2. Фактическое значение критерия получено из функции ЛИНЕЙН

    ?(?x-y)І/m rІxy0,61

    Fфакт= = (n-2) = (13-2) = 1,56*11 = 17,2;

    ?(y-?)І /(n-m-1) 1-rІxy 1-0,61

    3. Fтабл =4,84

    4. Сравниваем фактическое и табличное значения критерия Fфакт> Fтабл , т.е.нулевую гипотезу отклоняем и делаем вывод о статистической значимости и надежности полученной модели.

    б) по критерию Стьюдента:

    1. Выдвигаем гипотезу о статистически незначимом отличии показателей от нуля: a = b = rІxy = 0;

    2. Табличное значение t - критерия зависит от числа степеней свободы и заданного уровня значимости б. Уровень значимости - это вероятность отвергнуть правильную гипотезу.

    rxy v(n-m)

    t=

    v(1- r2xy)

    Где n - количество наблюдений; m - количество факторов.

    t= 0,78v(13-2)= 2,59=4,18

    v(1-0,61)0,62

    3. Фактические значения t-критерия рассчитываются отдельно для каждого параметра модели. С этой целью сначала определяются случайные ошибки параметров mа , mb, mrxy .

    mа=Sост v?х2 = 1,65;

    mb= Sост = 0,004

    nух ухvn

    mrxy= v(1- r2xy) = 0,062

    n-m-1

    где Sост=v(? (y- yx ) ) = 5 = 0,5

    n-m-110

    Рассчитываем фактические значения t - критерия:

    tфа =a/ mа =111,66

    tфb =b/ mb =53,75

    tфrxy= rxy/mrxy = 12,58

    tфа>tтабл ; tфb>tтабл ; tфrxy >tтабл . Нулевую гипотезу отклоняем , параметры a, b, rxy - не случайно отличаются от нуля и являются статистически значимыми и надежными.


    контрольная работа по дисциплине Экономико-математическое моделирование на тему: Cтатистическая надежность регрессионного моделирования; понятие и виды, классификация и структура, 2014-2015, 2016 год.





    Скачать работу: Cтатистическая надежность регрессионного моделирования

    Перейти в список рефератов, курсовых, контрольных и дипломов по
             дисциплине Экономико-математическое моделирование