Решение задач по эконометрике
Проведение корреляционно-регрессионного анализа в зависимости выплаты труда от производительности труда. Построение поля корреляции, выбор модели уравнения и расчет его параметров. Вычисление средней ошибки аппроксимации и тесноту связи между признаками.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
| Вид | практическая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 09.08.2010 |
| Размер файла | 13,1 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Задача
1 Вариант
Провести корреляционно регрессионный анализ в зависимости выплаты труда от производительности труда для этого:
1. Построить поле корреляции и выбрать модель уравнения.
2. рассчитать парам. уравнения построить уравнение Тренда
3. Рассчитать выровненное значение результативного признака
4. Рассчитать среднюю ошибку аппроксимации, сделать выводы.
5. Определить тесноту связи между изученными признаками.
6. Рассчитать коэффициент детерминации и эластичности.
|
№ |
y |
х |
yx |
y |
x |
yx |
y-y |
A |
|
|
1 |
23,6 |
70 |
1652 |
556,96 |
4900 |
24,96 |
-1,36 |
5,77 |
|
|
2 |
31,6 |
79 |
2496,4 |
998,56 |
6241 |
28,02 |
3,58 |
11,33 |
|
|
3 |
35,2 |
91 |
3203,2 |
1239 |
8281 |
32,1 |
3,1 |
8,81 |
|
|
4 |
27,1 |
94 |
2547,4 |
734,41 |
8836 |
33,12 |
-6,02 |
22,21 |
|
|
5 |
23,6 |
72 |
1699,2 |
556,96 |
5184 |
25,64 |
-2,04 |
4,45 |
|
|
6 |
25,7 |
81 |
2081,7 |
660,49 |
6561 |
28,7 |
-3 |
11,67 |
|
|
7 |
38,2 |
96 |
3667,2 |
1459,2 |
9216 |
33,8 |
4,4 |
11,52 |
|
|
8 |
17,8 |
45 |
801 |
316,84 |
2025 |
16,46 |
1,34 |
7,53 |
|
|
итог |
222,8 |
628 |
18148,1 |
6522,5 |
51244 |
222,8 |
0 |
83,29 |
|
|
ср.зн |
27,85 |
78,5 |
2268,51 |
815,31 |
6405,5 |
||||
|
6,3 |
15,59 |
||||||||
|
39,69 |
243,25 |
2. Рассчитаем параметры уравнения a и b и построим уравнение Тренда
yx = a + b * x
yx - yx
b = ------------
x
2268.51 - 27.85 * 78.5
b = ----------------------------- = 0.34
(15.59)
= 815.31 - (27.85) = 39.69
= 39.69 = 6.3
= 6405.5 - (78.5) = 243.25
= 243.25 = 15.59
a = 27.85 - 0.34 * 78.25 = 1.16
Уравнение Тренда
yx = a + b * x = 1.16 + 0.34 * x
Вывод: С увеличением оплаты труда на 1 рубль, уровень производительности труда увеличивается в среднем на 0,34%
3. Рассчитаем выраженные значения результативного признака.
Для этого в уравнение Тренда подставим соответствующие значения факторного признака х .
Yx1 = 1.16 + 0.34 * 70 = 24.96
Yx2 = 1.16 + 0.34 * 79 = 28.02
Yx3 = 1.16 + 0.34 * 91 = 32.1
Yx4 = 1.16 + 0.34 * 94 = 33.12
Yx5 = 1.16 + 0.34 * 72 = 25.64
Yx6 = 1.16 + 0.34 * 81 = 28.7
Yx7 = 1.16 + 0.34 * 96 = 33.8
Yx8 = 1.16 + 0.34 * 45 = 16.46
рассчитаем среднюю ошибку аппроксимации
y - yx
A = --------------- * 100 и подставим в таблицу
Y
найдем величину средней ошибки аппроксимации (А)
27,1
A = ---------- = 3,39%
8
4. Рассчитаем коэффициент корреляции.
15,59
= 0,34 * ----------- = 0,84
6,3
Вывод: Связь сильная, с ростом заработной платы рабочего производительность труда увеличивается.
5. Определить коэффициент детерминации.
= (0,84) * 100% = 70,56
Вывод: Вариация производительности труда на 70,56 объясняется вариацией производительности труда на одного рабочего. Оплата труда на 70,56% зависит от производительности труда.
Определить коэффициент эластичности.
b * x 78,5
?= --------- = 0,34 ---------- = 0,96
Y 27,85
Вывод: Производительность труда на 0,96% зависит от средней заработной платы одного рабочего.
Подобные документы
Порядок построения линейного регрессионного уравнения, вычисление его основных параметров и дисперсии переменных, средней ошибки аппроксимации и стандартной ошибки остаточной компоненты. Построение линии показательной зависимости на поле корреляции.
контрольная работа [75,1 K], добавлен 29.01.2010Расчет параметров уравнения регрессии, среднего коэффициента эластичности и средней ошибки аппроксимации по рынку вторичного жилья. Определение идентификации моделей денежного и товарного рынков, выбор метода оценки параметров модели, оценка его качества.
контрольная работа [133,1 K], добавлен 23.06.2010Задачи на выявление зависимости между объемом продаж и расходами на рекламу методом парного корреляционно-регрессионного анализа. Построение поля корреляции. Использование для аппроксимации прямолинейной, параболической и логарифмической зависимости.
контрольная работа [118,6 K], добавлен 11.12.2009Построение линейного уравнения парной регрессии, расчет линейного коэффициента парной корреляции и средней ошибки аппроксимации. Определение коэффициентов корреляции и эластичности, индекса корреляции, суть применения критерия Фишера в эконометрике.
контрольная работа [141,3 K], добавлен 05.05.2010Расчет 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.
контрольная работа [34,7 K], добавлен 14.11.2010Построение уравнения множественной регрессии в линейной форме, расчет интервальных оценок его коэффициентов. Создание поля корреляции, определение средней ошибки аппроксимации. Анализ статистической надежности показателей регрессионного моделирования.
контрольная работа [179,4 K], добавлен 25.03.2014Построение поля корреляции и формулирование гипотезы о форме связи. Параметры уравнений линейной, степенной и гиперболической регрессии. Оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации. Оценка средней ошибки аппроксимации уравнения.
контрольная работа [136,3 K], добавлен 25.09.2014Построение поля корреляции с формулировкой гипотезы о форме связи. Построение моделей парной регрессии. Оценка тесноты связи с помощью коэффициента (индекса) корреляции. Расчет прогнозного значения результата и доверительного интервала прогноза.
контрольная работа [157,9 K], добавлен 06.08.2010Сущность корреляционно-регрессионного анализа и его использование в сельскохозяйственном производстве. Этапы проведения корреляционно-регрессионного анализа. Области его применения. Анализ объекта и разработка числовой экономико-математической модели.
курсовая работа [151,0 K], добавлен 27.03.2009Расчет параметров линейной регрессии. Сравнительная оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции, детерминации, коэффициента эластичности. Построение поля корреляции. Определение статистической надежности результатов регрессионного моделирования.
контрольная работа [71,7 K], добавлен 17.09.2016
