800

Уважаемый студент, эта работа готова и может стать отличной базой для написания Вашего проекта.

Она выполнена с соблюдением всех правил и оценена на положительную оценку.

 

2021 год

Вариант 5

Задача 1.

Имеются данные, где:

У-инвестиции в основной капитал на 100 руб. доходов населения, млрд. руб.;

Х-объём депозитов юридических лиц в рублях на 100 руб. доходов населения, млрд. руб.;

Регионы

У

Х

 

Челябинская обл.

1,042

0,005

Свердловская обл.

1,045

0,005

Нижегородская обл.

1,010

0,005

Новосибирская обл.

0,487

0,002

Самарская обл.

0,765

0,004

Пермская обл.

0,756

0,008

Ростовская обл.

0,863

0,001

Республика Башкортостан

1,208

0,007

Ставропольский край

0,618

0,001

Тюменская обл.

2,983

0,027

г. Санкт- Петербург

1,171

0,007

Республика Татарстан

1,615

0,012

Московская обл.

2,341

0,002

Краснодарский край

2,023

0,004


Задание

1.Рассчитайте параметры  уравнения линейной  парной  регрессии.

  1. Оцените с помощью средней ошибки аппроксимации и F-критерия Фишера  качество уравнения регрессии .
  2. По полученным результатам сделайте выводы.

 

Задача 2.

На основе  данных по районам  Оренбургской  области:

п/п

Районы

               

Y

1.

Абдулинский

79,4

0,23

0,21

13,9

57,6

46,1

144

9,4

77

2.

Адамовский

50

0,23

0,23

8,8

41,6

75

110

15

54

3.

Акбулакский

38

0,16

0,01

4

66,5

53,1

110

8,2

61

4.

Александровский

73,3

0,2

0,01

0,01

52,8

63,3

177

8,2

64

5.

Алексеевский

78,6

0,17

0,01

4,2

51,6

52,5

186

13,7

72

6.

Беляевский

48,2

0,22

0,2

0,7

37,3

51,6

112

9,2

69

7.

Бугурусланский

74,2

0,21

0,3

6,7

44,2

53,9

148

12,4

79

8.

Бузулукский

69,1

0,21

0,4

15,9

46,3

64,8

151

14

73

9.

Гайский

49,6

0,22

0,02

1,9

39,6

74

110

8,6

60

10.

Грачевский

73,5

0,12

0,01

1,9

28,3

46,6

151

14,7

72

11.

Домбаровский

31,1

0,17

0,01

0,01

64,6

54,1

131

6,3

54

12.

Илекский

67

0,23

0,13

0,01

49,4

49,2

113

8,5

77

13.

Кваркенский

51,7

0,19

0,11

0,01

58,4

76

110

8,8

57

14.

Красногвардейский

62,1

0,18

0,45

1,2

58,9

74,7

127

10,9

72

15.

Кувандыкский

42,4

0,18

0,01

0,01

49,6

57

136

9,2

72

16.

Курманаевский

71,6

0,18

0,13

0,01

51,9

46,3

136

13,4

67

17.

Матвеевский

75,2

0,23

0,11

3,7

49,7

78,5

144

10,8

72

18.

Новоорский

43,4

0,14

0,06

0,01

37,6

55,5

100

7,9

55

19.

Новосергиевский

65,6

0,18

0,01

0,01

50,3

55,5

148

9,1

68

20.

Октябрьский

68,8

0,14

0,05

1,6

43,2

65,8

129

9,2

68

21.

Оренбургский

73,4

0,26

0,34

2,5

36,2

82,7

125

10,3

73

22.

Первомайский

56,6

0,14

0,01

0,01

53,5

56,3

113

11,1

61

23.

Переволоцкий

63,7

0,27

0,01

6,3

49,6

46,8

129

9,5

70

24.

Пономарвский

76,5

0,37

0,03

0,01

54,3

57,9

168

8,4

70

25.

Сакмарский

78,8

0,33

0,01

13,1

42,9

55,5

125

10,1

69

26.

Саракташский

59,9

0,31

0,22

0,4

31,1

48,1

125

9,9

75

27.

Светлинский

58,9

0,24

0,23

0,01

49,7

79,4

131

9,3

47

28.

Северный

79,1

0,43

0,19

0,8

24,6

48,4

146

8,4

70

29.

Соль-Илецкий

55,4

0,25

0,01

0,01

58,7

48,1

88

9,1

66

30.

Сорочинский

63,3

0,33

0,14

0,01

56,3

65,9

127

11,6

66

31.

Ташдинский

63,7

0,34

0,8

0,5

48,4

49,8

113

13,8

69

32.

Тоцкий

75,9

0,41

0,01

0,01

50,6

70,8

151

11,2

68

33.

Тюльганский

71,2

0,26

0,98

2,3

49,4

46,7

129

8,9

68

34.

Шардыкский

76,4

0,37

0,06

0,01

56,8

63,2

177

8,1

67

35.

Ясненский

36,7

0,21

0,01

0,01

40,1

60,6

131

9,1

46

где:  Y - бонитировочный балл ;

удельный вес пашни с. х. угодий, %;

количество тракторов на 100 га пашни,шт.  %;

внесено органических удобрений на 1000га пашни, т.;

внесено минеральных удобрений на посевную площадь, ц.;

коэффициент износа основных средств;

энерговооружённость;

запасы влаги в почве, мм.

урожайность зерновых, ц/га.

 

Задание

  1. Постройте матрицу парных коэффициентов корреляции. Установите, какие факторы мультиколлинеарны.
  2. Постройте уравнение множественной  регрессии  в линейной форме с полным набором факторов.
  3. Оцените статистическую значимость уравнения регрессии и его параметров с помощью критериев  Фишера и Стьюдента.
  4. Отберите информативные факторы. Постройте уравнение регрессии со статистически значимыми факторами.
  5. Сделайте выводы.

 

Задача 3

Имеются  данные  по  ряду стран , характеризующие число построенных квартир , на 10 тыс. чел. населения.

Год

Россия

Германия

Франция

Бельгия

1993

46

56

69

44

1994

41

70

69

51

1995

41

74

65

55

1996

33

68

64

44

1997

29

70

58

46

1998

26

61

57

40

1999

27

58

50

41

2000

25

52

60

41

2001

26

35

58

33

2002

27

32

51

32

2003

30

33

52

34

2004

33

34

57

43

2005

36

29

73

52

2006

43

30

75

55

2007

51

26

75

51

2008

54

21

64

47

2009

49

19

53

42

2010

50

20

55

44

2011

55

22

67

37

2012

59

25

55

39


Задание

  1. По каждому ряду постройте график динамики.
  2. Проведите расчёт параметров трендов разной формы.
  3. Оцените качество каждого тренда через среднюю ошибку аппроксимации и выберите лучшую форму тренда.
  4. Примените тест Голфелда-Квандта для оценки гетероскедастичности выбранных моделей.
  5. Сделайте выводы.

 

Фрагмент готовой работы:

Решение

Построим  график динамики числа построенных квартир , на 10 тыс. чел. населения по  ряду стран  за период с 1993  по 2012г

  1. Произведём расчёт параметров по следующим  трендам:

линейному, степенному,  логарифмическому.

Имеем набор сведений  по числу  построенных квартир ,в разных странах,

взятых за один период времени , поэтому анализ для  каждой страны проведём  в  отдельности.

В  трендах   будет учитываться не год, а период,например,

1993г.- это 1-ый период, т.е. х=1,  1994г.- это2-ой период,т.е. х=2, и т.д.

Используем MS - Excel для построения различных форм тренда.                                

На диаграмме дополнительно будем указывать параметры уравнения  тренда и коэффициент детерминации .

Коэффициент детерминации  используется для проверки существенности уравнения линейной регрессии в целом. Коэффициент принимает значения из интервала [0; 1 ] . Чем ближе значение к 1 тем ближе модель к эмпирическим наблюдениям.

Затем для каждой страны в отдельности  выберем наилучший вид тренда на основании графического изображения и значения коэффициента детерминации.

Составим сравнительную таблицу (табл.1.)

 

Если тема Вашего проекта полностью совпадает с вышеуказанной, Вы точно останетесь довольны покупкой.

Перед оплатой можно запросить у нас скриншот работы или отчет об уникальности. Для этого свяжитесь с нами по указанным контактам.

Для заказа другой работы, пожалуйста, заполните форму заказа.