Главная
Рефераты по биологии Рефераты по экономике Рефераты по москвоведению Рефераты по экологии Краткое содержание произведений Рефераты по физкультуре и спорту Топики по английскому языку Рефераты по математике Рефераты по музыке Остальные рефераты Рефераты по авиации и космонавтике Рефераты по административному праву Рефераты по безопасности жизнедеятельности Рефераты по арбитражному процессу Рефераты по архитектуре Рефераты по астрономии Рефераты по банковскому делу Рефераты по биржевому делу Рефераты по ботанике и сельскому хозяйству Рефераты по бухгалтерскому учету и аудиту Рефераты по валютным отношениям Рефераты по ветеринарии Рефераты для военной кафедры Рефераты по географии Рефераты по геодезии Рефераты по геологии |
Реферат: Эконометрика (оценить тесноту связи между факторами при помощи коэффициентов корреляции рангов Спирмена и Кендела и другие задачи)Реферат: Эконометрика (оценить тесноту связи между факторами при помощи коэффициентов корреляции рангов Спирмена и Кендела и другие задачи)Московское Представительство Ленинградского Государственного Областного Университета им. Пушкина
Индивидуальное заданиепо курсу «Эконометрика»
Выполнил: Макаров А.В. Студент 3-его курса Группы П-31д Дневного отделения Преподаватель: Мезенцев Н.С.
.
Москва 2002г. Задача 1. При помощи коэффициентов корреляции рангов Спирмена и Кендела оценить тесноту связи между факторами на основании следующих данных:
Табл.1
1)находим коэффициент Спирмена: . Вывод: Коэффициент Спирмена равен 0,77. По шкале Чеддока связь между факторами сильная. 2)находим коэффициент Кендела:
Вывод: Коэффициент Кендела равен 0,19. По шкале Чеддока связь между факторами слабая.
Задача 2. Имеются исходные данные о предприятиях отрасли. Используя коэффициент конкордации, оценить тесноту связи между приведёнными в таблице факторами. Табл.1 =302 Вывод: Коэф. Конкордации равен 0,674. По шкале Чеддока связь заметная.
Задача 4. Построить модель связи между указанными факторами, проверить её адекватность, осуществить точечный и интервальный прогноз методом экстраполяции.
4.1. Исходные данные отложить на координатной плоскости и сделать предварительное заключение о наличии связи.
таб.1 диагр.1
Вывод: Из диаграммы 1 видно, что связь между факторами x и y прямая сильная линейная связь.
4.2.Рассчитайте линейный коэффициент корреляции. Используя t-критерий Стьюдента, проверьте значимость коэффициента корреляции. Сделайте вывод о тесноте связи между факторами х и у, используя шкалу Чеддока. таб.2
4.2.1.Проверим тесноту связи между факторами, рассчитаем ЛКК: ; Вывод: по шкале Чеддока связь сильная. 4.2.2.Проверим статистическую значимость ЛКК по критерию Стьюдента: 1)Критерий Стьюдента: tвыб<=tкр 2)Но: r=0 tкр=2,31 tвыб=rвыб* Вывод: таким образом поскольку tвыб=5,84<tкр=2,31, то с доверительной вероятностью 90% нулевая гипотеза отвергается, это указывает на наличие сильной линейной связи. 4.3.Полагая, что связь между факторами х и у может быть описана линейной функцией, используя процедуру метода наименьших квадратов, запишите систему нормальных уравнений относительно коэффициентов линейного уравнения регрессии. Любым способом рассчитайте эти коэффициенты. Последовательно подставляя в уравнение регрессии из графы (2) табл.2, рассчитаем значения и заполним графу (7) табл.2 4.4.Для полученной модели связи между факторами Х и У рассчитайте среднюю ошибку аппроксимации. Сделайте предварительное заключение приемлемости полученной модели. Для расчета заполним 8-ую и 9-ую графу табл.2 <Екр=12% Вывод: модель следует признать удовлетворительной. 4.5. Проверьте значимость коэффициента уравнения регрессии a1 на основе t-критерия Стьюдента. Решение: Таб.3
Статистическая проверка:
4.6. Проверьте адекватность модели (уравнения регрессии) в целом на основе F-критерия Фишера-Снедекора. Решение: Процедура статистической проверки: :модель не адекватна Вывод: т.к. Fвыб.>Fкр., то с доверительной вероятностью 95% нулевая гипотеза отвергается (т.е. принимается альтернативная). Изучаемая модель адекватна и может быть использована для прогнозирования и принятия управленческих решений. 4.7. Рассчитайте эмпирический коэффициент детерминации. Решение: (таб. 3) -показывает долю вариации. Вывод: т.е. 80% вариации объясняется фактором включенным в модель, а 20% не включенными в модель факторами. 4.8. Рассчитайте корреляционное отношение. Сравните полученное значение с величиной линейного коэффициента корреляции. Решение: Эмпирическое корреляционное отношение указывает на тесноту связи между двумя факторами для любой связи, если связь линейная, то , т.е. коэффициент ЛКК совпадает с коэффициентом детерминации. 4.9. Выполните точечный прогноз для . Решение: 4.10-4.12 Рассчитайте доверительные интервалы для уравнения регрессии и для результирующего признака при доверительной вероятности =90%. Изобразите в одной системе координат: а) исходные данные, б) линию регрессии, в) точечный прогноз, г) 90% доверительные интервалы. Сформулируйте общий вывод относительно полученной модели. Решение: -математическое ожидание среднего. Для выполнения интервального прогноза рассматриваем две области. 1) для y из области изменения фактора x доверительные границы для линейного уравнения регрессии рассчитывается по формуле:
2) для прогнозного значения доверительный интервал для рассчитывается по формуле:
Исходные данные: 1) n=10 2) t=2,31(таб.) 3) 4) 5): 27,91 42,56 57,02 66,72 6)19,334-4,222)=1,53. Таб.4
Вывод: поскольку 90% точек наблюдения попало в 90% доверительный интервал данная модель и ее доверительные границы могут использоваться для прогнозирования с 90% доверительной вероятностью.
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|