Файл: Выбор варианта производится по первой букве фамилии.docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 16.03.2024
Просмотров: 108
Скачиваний: 0
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Требуется:
-
Для выявления линейных связей в исходных данных построить матрицу парных коэффициентов корреляции. Проверить статистическую значимость коэффициентов корреляции и сделать выводы о наличии либо отсутствии устойчивых зависимостей между исследуемыми показателями. -
Построить линейную модель регрессионной зависимости коэффициента смертности в 2006 году от индексов инвестиций в основной капитал в 2005 году, промышленного производства в 2006 году и инвестиций в основной капитал в 2006 году. Проверить статистическую значимость полученного уравнения регрессии и его параметров. Сделать выводы о существенности либо несущественности влияния индексов инвестиций и производства на коэффициент смертности. -
Дать экономическую интерпретацию параметров уравнения регрессии и оценить вклад каждого из факторов в вариацию коэффициента смертности с помощью дельта–коэффициентов. -
На основе анализа остатков регрессии ранжировать регионы по эффективности снижения коэффициента смертности под влиянием роста инвестиций и производства. Выявить наиболее «передовые» и «отстающие» субъекты.
Примечание. При проверке статистических гипотез уровень значимости принять равным 0,05.
Вариант 21
Постановка задачи
По данным, представленным в таблице (n =25), изучается зависимость объема выпуска продукции Y (млн. руб.) от следующих факторов (переменных):
X1 – численность промышленно-производственного персонала, чел.
X2 – среднегодовая стоимость основных фондов, млн. руб.
X3 – износ основных фондов, %
X4 – электровооруженность, кВтч.
X5 – техническая вооруженность одного рабочего, млн. руб.
X6 – выработка товарной продукции на одного работающего, руб.
№ наблю-дения | Y | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | X6 |
1 | 32900 | 864 | 16144 | 39,5 | 4,9 | 3,2 | 36354 |
2 | 203456 | 8212 | 336472 | 46,4 | 60,5 | 20,4 | 23486 |
3 | 41138 | 1866 | 39208 | 43,7 | 24,9 | 9,5 | 20866 |
4 | 57342 | 1147 | 63273 | 35,7 | 50,4 | 34,7 | 47318 |
5 | 27294 | 1514 | 31271 | 41,8 | 5,1 | 17,9 | 17230 |
6 | 94552 | 4970 | 86129 | 49,8 | 35,9 | 12,1 | 19025 |
7 | 28507 | 1561 | 48461 | 44,1 | 48,1 | 18,9 | 18262 |
8 | 97788 | 4197 | 138657 | 48,1 | 69,5 | 12,2 | 23360 |
9 | 101734 | 6696 | 127570 | 47,6 | 31,9 | 8,1 | 15223 |
10 | 175322 | 5237 | 208900 | 58,6 | 139,4 | 29,7 | 32920 |
11 | 2894 | 547 | 6922 | 70,4 | 16,9 | 5,3 | 5291 |
12 | 16649 | 710 | 8228 | 37,5 | 17,8 | 5,6 | 23125 |
13 | 19216 | 940 | 18894 | 62,0 | 27,6 | 12,3 | 20848 |
14 | 23684 | 3528 | 27486 | 34,4 | 13,9 | 3,2 | 6713 |
15 | 1237132 | 52412 | 1974472 | 35,4 | 37,3 | 19,0 | 22581 |
16 | 88569 | 4409 | 162229 | 40,8 | 55,3 | 19,3 | 20522 |
17 | 162216 | 6139 | 128731 | 48,1 | 35,1 | 12,4 | 26396 |
18 | 10201 | 802 | 6714 | 43,4 | 14,9 | 3,1 | 13064 |
19 | 3190 | 442 | 478 | 43,2 | 0,2 | 0,6 | 6847 |
20 | 55410 | 2797 | 60209 | 57,1 | 37,2 | 13,1 | 20335 |
21 | 332448 | 10280 | 540780 | 51,5 | 74,45 | 21,5 | 32339 |
22 | 97070 | 4560 | 108549 | 53,6 | 32,5 | 13,2 | 20675 |
23 | 98010 | 3801 | 169995 | 60,4 | 75,9 | 27,2 | 26756 |
24 | 1087322 | 46142 | 972349 | 50,0 | 27,5 | 10,8 | 23176 |
25 | 55004 | 2535 | 163695 | 25,5 | 65,5 | 19,9 | 21698 |
Требуется:
-
Построить матрицу парных коэффициентов корреляции. Проверить наличие мультиколлинеарности. Обосновать отбор факторов в модель. -
Построить уравнение множественной регрессии в линейной форме с выбранными факторами. -
Оценить статистическую значимость уравнения регрессии и его параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента. -
Построить уравнение регрессии со статистически значимыми факторами. Оценить качество уравнения регрессии с помощью коэффициента детерминации R2. Оценить точность построенной модели. -
Проверить выполнение предпосылок МНК, в том числе провести тестирование ошибок уравнения регрессии со значимыми факторами на гетероскедастичность, используя тест Голдфельда – Квандта. -
Оценить прогноз объема выпуска продукции, если прогнозные значения факторов составляют 75% от их максимальных значений.
Вариант 22
В таблице представлены данные по источникам финансирования аграрного сектора и результатам деятельности 24 районов Орловской области в 2007 г. (по данным Орловского областного Департамента аграрной политики).
(в тысячах рублей на 100 га сельскохозяйственных угодий)
Районы | Средства Федераль-ного бюджета | Сред-ства област-ного бюд-жета | Креди-ты | Собстве-нный капитал | Привлеченные средства | Выручка от продаж |
Болховский | 76803.35372 | 33267.28 | 144.4316 | 851.8509 | 34.54439992 | 384.9820713 |
Знаменский | 11192.96598 | 4548.019 | 0.779589 | 121.219 | 22.82423813 | 129.0007087 |
Хотынецкий | 15367.32481 | 9507.58 | 192.9017 | 188.2987 | 133.8834716 | 411.4802253 |
Шаблыкинский | 11751.83347 | 5033.002 | 10.87035 | 205.0511 | 52.86614972 | 229.4695268 |
Сосковский | 23029.8466 | 9304.449 | 46.74945 | 231.9503 | 107.4360847 | 291.468225 |
Урицкий | 16200.32172 | 4781.344 | 68.13028 | 272.7157 | 60.10326681 | 204.4106841 |
Дмитровский | 8809.14503 | 4794.554 | 41.02256 | 221.9954 | 61.18031584 | 130.3250121 |
Троснянский | 340383.8892 | 14925.67 | 140.6501 | 114.3914 | 209.8137815 | 499.3187127 |
Кромской | 16273.4047 | 8604.795 | 361.5952 | 196.8975 | 400.5308618 | 535.0064182 |
Орловский | 52128.02153 | 24846.49 | 1343.826 | 984.7548 | 282.1849983 | 1165.049445 |
Мценский | 138044.1111 | 18055.92 | 1141.875 | 761.3902 | 291.8185801 | 1562.757872 |
Корсаковский | 34224.60674 | 14835.77 | 316.5608 | 2152.809 | 2168.13874 | 524.5236932 |
Новосильский | 51778.32526 | 15801.74 | 0 | 753.1099 | 115.7108239 | 476.8443726 |
Залегощенский | 26295.58714 | 6113.528 | 78.25128 | 585.4453 | 470.1593247 | 801.4983195 |
Свердловский | 103652.1496 | 19527.24 | 368.8245 | 1033.333 | 377.864111 | 937.1023089 |
Глазуновский | 11516.87061 | 4989.014 | 1068.922 | -7.09466 | 395.042289 | 341.7176534 |
Малоархангельский | 31647.06381 | 14460.13 | 105.4482 | 478.2195 | 213.1325374 | 65.45663899 |
Покровский | 32090.9395 | 9732.127 | 196.5798 | 807.2093 | 377.8972143 | 647.1716032 |
Верховский | 26087.04346 | 30753.11 | 77.55873 | 503.06 | 153.5832135 | 778.8588995 |
Новодеревеньковский | 25759.89303 | 21186.15 | 66.29252 | 339.9977 | 477.0386832 | 665.1813628 |
Краснозоренский | 33370.16999 | 17810.1 | 35.60334 | 220.3393 | 350.4240986 | 375.8246361 |
Ливенский | 73574.94683 | 26367.33 | 564.0353 | 1223.968 | 219.16902 | 1329.724924 |
Колпнянский | 82399.20846 | 37606.95 | 209.3505 | 1123.117 | 208.5811511 | 747.2851013 |
Должанский | 84133.4645 | 30418.57 | 269.7962 | 1672.289 | 49.79274512 | 700.699127 |
Требуется:
-
Методом исключения отобрать факторы, наиболее подходящие для исследования результативного признака «Выручка от продаж»; построить соответствующее регрессионное уравнение, выявить его недостатки, сделать выводы экономического характера; -
Оценить степень влияния факторов на результат (коэффициенты эластичности, и коэффициенты); -
Приемлема ли точность модели? -
Выполняется ли условие гомоскедастичности остатков? -
Построить 90%-ные доверительные интервалы для результативного признака; определить, в каких районах выручка занижена (завышена) по сравнению с полученными интервалами?