ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 04.05.2024
Просмотров: 9
Скачиваний: 0
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
| МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова» К Р А С Н О Д А Р С К И Й Ф И Л И А Л К р а с н о д а р с к и й ф и л и а л Р Э У и м. Г. В. П л е х а н о в а |
Факультет: «Экономика»
Профиль «Экономика предприятий и организаций»
дисциплина
«ЭКОНОМЕТРИКА»
Контрольная работа
Вариант 4
Выполнила:
Студент (ка)
группы 20-ФЭМТс-1Ф
Эктова Алина Валерьевна
Преподаватель:
…
Краснодар
2021
Задача 1.
Руководство торгового предприятия изучает статистические данные об объемах продаж холодильников (П1, П2…, шт.) в зависимости от их цены (Ц1, Ц2…, тыс.руб.).
Требуется выполнить следующие действия.
-
Представить полученные данные на координатной плоскости в виде поля корреляции. -
Вычислить коэффициент корреляции между рядами данных по ценам и объемам продаж и сделать вывод. -
Вычислить коэффициенты линейной парной регрессии, представляющей зависимость объема продаж от цены. -
Построить график регрессии на поле корреляции. -
Вычислить среднюю относительную ошибку аппроксимации и сделать вывод. -
Вычислить коэффициент детерминации и сделать вывод. -
Дать точечный прогноз объема продаж по цене, сниженной на 10% от минимальной цены. -
Сопоставить доход, который дает продажа по минимальной цене, и прогноз дохода по сниженной цене. Сделать вывод о целесообразности снижения цены. -
С использованием F-критерия Фишера провести анализ статистической значимости уравнения регрессии при уровне значимости 5%. -
Дать интервальный прогноз объема продаж по цене, составляющей 105% от максимальной цены, с доверительной вероятностью 0,90.
Вариант 4
Номер варианта к/р | Цена товара | Объем продаж | ||||||||
Ц1 | Ц2 | Ц3 | Ц4 | Ц5 | П1 | П2 | П3 | П4 | П5 | |
04. | 10,43 | 13,07 | 17,56 | 22,21 | 26,93 | 194 | 86 | 62 | 51 | 37 |
Теоретическое значение F-статистики (Fтеор) для указанных исходных данных равно 10,128.
Теоретическое значение t-статистики (tтеор) для указанных исходных данных равно 2,353.
Решение:
Руководство торгового предприятия изучает статистические данные об объемах продаж холодильников (П1, П2…, шт.) в зависимости от их цены (Ц1, Ц2…, тыс.руб.).
Цена холодильника (Х, шт.) и объема продаж холодильников (Y, тыс. руб.) в пяти торговых предприятиях, характеризуются следующими данными (таблица 1).
Таблица1
Объема продаж | у | 194 | 86 | 62 | 51 | 37 |
Цена | х | 10,43 | 13,07 | 17,56 | 22,21 | 26,93 |
Исследовать зависимость объема продаж холодильников от цены холодильника, используя линейную зависимость.
1. Построим поле корреляции (рис.1).
Рис. 1 Поле корреляции
2. Тесноту линейной связи между изучаемыми показателями оценит коэффициент корреляции rxy и детерминации R2. Для расчета rxyи R2 вычислим дисперсии факторов х
, у:
Величина дисперсии факторовx,y для наших данных:
| |
| |
Коэффициент корреляции rxyустанавливает количественную меру тесноты связи и формирует качественную характеристику силы связи:
Коэффициент корреляции по шкале Чеддока связь между изучаемыми факторами высокая.
3. Для расчета параметров уравнения линейной регрессии построим расчетную таблицу (Таблица 2).
Таблица 2
| y | х | x*y | y2 | x2 | | | Ai |
1 | 10,43 | 194 | 2023,42 | 37636 | 108,78 | 145,089 | 48,911 | 25,21% |
2 | 13,07 | 86 | 1124,02 | 7396 | 170,82 | 124,590 | -38,590 | 44,87% |
3 | 17,56 | 62 | 1088,72 | 3844 | 308,35 | 89,727 | -27,727 | 44,72% |
4 | 22,21 | 51 | 1132,71 | 2601 | 493,28 | 53,622 | -2,622 | 5,14% |
5 | 26,93 | 37 | 996,41 | 1369 | 725,22 | 16,973 | 20,027 | 54,13% |
Итого | 90,2 | 430 | 6365,28 | 52846 | 1806,47 | 430 | - | 174,07% |
Среднее значение | 18,04 | 86 | 1273,056 | 10569,2 | 361,29 | 86 | - | 34,81% |
| 5,987727 | 56,33116 | - | - | - | - | - | - |
| 35,85288 | 3173,2 | - | - | - | - | - | - |
Коэффициенты уравнения регрессии определим по формулам:
, .
Используя данные расчетной таблицы (Таблица 2), получим значение коэффициентов a, b уравнения регрессии:
.
Таким образом, уравнение регрессии имеет вид: .
Экономический анализ решения регрессии показывает, что с увеличением цены холодильника на 1 тыс.руб., объем продаж холодильников снижается в среднем на 8 шт.
4. Построить линию регрессии на поле корреляции:
5. Вычислим значения по полученному уравнению регрессии:
| 10,43 | 13,07 | 17,56 | 22,21 | 26,93 |
| 145,089 | 124,590 | 89,727 | 53,622 | 16,973 |
Найдем среднюю ошибку аппроксимации, которая определяет качество полученной модели. Для расчета используются формулы:
и
Например, для первой строки данных таблицы имеем:
Аналогично найдем значения для всех строк . В результате получаем величину ошибки аппроксимации для нашей задачи:
где
Качество построенной модели оценивается как удовлетворительное, так как фактическое значение превышает 8-10%.
5. Найдем коэффициент детерминации:
Экономический смысл этого означает, что 68% вариации объема продаж холодильников(y) объясняется вариацией фактора цена холодильника (х).
Оценку статистической значимости уравнения регрессии в целом проведем с помощью F-критерия Фишера.
Фактическое значение F -критерия Фишера сравнивается с табличным значением Fтабл(a ; k1; k2) при уровне значимости α и степенях свободы k1= m и k2= n - m -1. При этом, если фактическое значение F – критерия больше табличного, то признается статистическая значимость уравнения в целом.
Табличное значение критерия при и степенях свободы k1=1 и k2=5 - 2 =3 составляет Fтабл= 10,128. Для расчета фактического значения F-критерия Фишера используем формулу:
.
Сравниваем полученное значение с табличным:
Fфакт=6,41< Fтабл= 10,128.
Так как, полученное (фактическое) значение меньше табличного, то уравнение регрессии признается статистически не значимым и не может использоваться для прогноза премиального фонда.
Оценку статистической значимости параметров регрессии проведем с помощью t -статистики Стьюдента.
Табличное значение t-критерия для числа степеней свободы df = n - 2 =5 - 2 =3 и уровня значимости a = 0,05 составит tтабл= 3,18.
Определим случайные ошибки параметров ma, mb и коэффициента корреляции по формулам: