Статистика государственных финансов
Правила переоформления студенческих работ
Требования к оформлению студенческих работ

Оценка выборочной эконометрической совокупности

ГлавнаяЭкономика и управлениеЭконометрика
ДисциплинаЭконометрика
ВУЗБГИТА
Номер варианта3,6,7,9,10
Цена200.00

Содержание

Имеются все варианты.

Задание 1. Оценка выборочной эконометрической совокупности.
1 Порядок выполнения работы.
1.1 Согласно варианта отобрать данные для обработки (таблица 2)
1.2 Произвести группировку выборки по формуле Стерджеса:
n = 1+ 3,322 • lg N, где n - число групп;N- число единиц совокупности.
Шаг группировки данных определить по формуле
1.3 Разбить выборку на интервалы и определить частоты попадания наблюдений в интервал. Результаты занести в таблицу №1
Среднее интервала Уic определяется:
где НГi – нижняя граница i – интервала; ВГi – верхняя граница i – интервала.
1.4 Рассчитать среднее значение выборки Уср по формуле:
где Уic - среднее интервала; ni – частота попадания в интервал,
1.5 Рассчитать выборочную дисперсию S2 по формуле
1.6 Рассчитать среднее квадратическое отклонение по формуле
1.7 Рассчитать коэффициент вариации по формуле:
1.8 Определить границы доверительного интервала по формуле
где t - критерий Стьюдента, принимаем равным 2.
1.9 По анализируемым данным построить столбиковую диаграмму-гистограмму следующим образом: на оси абсцисс откладываются интервалы наблюдений; на каждом интервале строится прямоугольник с высотой:
Таблица 2 – Условные данные о фондовооруженности предприятия, тыс.ден.ед.

Задание 2. Предварительный визуальный и корреляционный анализ данных
Существует зависимость некоторого экономического показателя у от независимого х. Даны массивы показателя х и показателя у (таблица 3). Необходимо провести предварительный разведочный анализ данных.
Для каждого набора данных
1. Построить точечную диаграмму зависимости y от х.
2. Визуально определить существование тенденции.
3. Для данных с линейной тенденцией вычислить коэффициент корреляции по следующему алгоритму:
1) Определить коэффициент корреляции.
Коэффициент корреляции определяется по формуле:
где стандартные среднеквадратические отклонения соответственно величин x и y. выборочная ковариация величин х и у.
2) Объяснить величину и знак коэффициента корреляции.


Задание 3. Освоение инструмента парной линейной регрессии в Мs Excel
Парной линейной регрессией называется зависимость выборочного условного математического ожидания от переменной х. Термин «парная» означает зависимость двух переменных У и Х. Термин «линейная» означает их линейную зависимость. Условное выборочное математическое ожидание – это выборочное среднее значение величины У при условии, что переменная Х приняла значение х.
Задача. В некоторой фирме имеются статистические данные (xi, yi).
xi – независимая (объясняющая) переменная - расходы на рекламу продукции фирмы;
yi – зависимая (объясняемая) переменная - объём продаж, соответствующий расходам xi.
Следует построить линейную регрессионную модель, объясняющую, как повышение бюджета на рекламу влияет на объём продаж.
Исходные данные приведены в таблице 4.


Задание 4. Оценка парной линейной регрессии и корреляции
На основании данных таблицы 4 требуется:
1) для характеристики зависимости у от х рассчитать параметры линейной функции;
2) оценить модель через среднюю ошибку аппроксимации и F-критерий Фишера.

Порядок выполнения:
1) Для расчета параметров а и b линейной регрессии решаем систему нормальных уравнений относительно а и b:
2) Рассчитаем параметры линейного уравнения:
3) Уравнение регрессии принимает вид: ________________. Вывод: с увеличением средних расходов на рекламу объем продаж, соответствующий продажам, снижается (увеличивается) на ____%-ных пункта (коэффициент b линейного уравнения).
4) Рассчитаем линейный коэффициент парной корреляции. Сделать вывод о степени тесноты связи и ее направленности.
5) Определим коэффициент детерминации: .
Вывод: вариация результата на (в %) объясняется вариацией фактора х.
6) Подставляя в уравнение регрессии фактические значения х, определим теоретические (расчетные) значения . Заполним столбцы 7 и 8 таблицы 5.
7) Найдем величину средней ошибки аппроксимации по формуле: .
Вывод: в среднем расчетные значения отклоняются от фактических на ___%.
8) Рассчитаем F-критерий Фишера по формуле: где n – число единиц совокупности.
Если Fтабл < Fфакт, то гипотеза о случайной природе оцениваемых характеристик отклоняется и признается их статистическая значимость и надежность. Если Fтабл > Fфакт, то гипотеза не отклоняется и признается статистическая незначимость, ненадежность уравнения регрессии.


Имеются все варианты.