Определение коэффициентов корреляции и оценка адекватности регрессионной модели - Экономико-математическое моделирование контрольная работа
Главная
Экономико-математическое моделирование
Определение коэффициентов корреляции и оценка адекватности регрессионной модели
Определение методом регрессионного и корреляционного анализа линейных и нелинейных связей между показателями макроэкономического развития. Расчет среднего арифметического по столбцам таблицы. Определение коэффициента корреляции и уравнения регрессии.
посмотреть текст работы
скачать работу можно здесь
полная информация о работе
весь список подобных работ
Нужна помощь с учёбой? Наши эксперты готовы помочь!
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с
политикой обработки персональных данных
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
1. Используя данные ГОСКОМСТАТА РФ или Всемирного банка, найти значения исследуемых статистических показателей до 2012 года.
2. Методом регрессионного и корреляционного анализа найти линейные и нелинейные связи между показателями макроэкономического развития, указанными в таблице.
3. Сделать экономические выводы причины наличия или отсутствия связи.
I По исходным данным определим коэффициенты корреляции и коэффициенты уравнения регрессии.
1. Найдем суммы по столбцам: «Индекс-дефлятор» и «Реальная заработная плата».
2. Найдем среднее арифметическое по столбцам: «Индекс-дефлятор» и «Реальная заработная плата»:
А затем найдем значения сумм по полученным столбцам.
3. Найдем отклонения от среднего значения:
А затем найдем значения сумм по полученным столбцам.
Ковариация - это среднее произведение отклонений признаков от их средних квадратических отклонений: (x-xcр)(y-ycр).
А затем найдем значения сумм по полученным столбцам.
А затем найдем значения сумм по полученным столбцам.
3. Найдем М - коэффициент ковариации (характеризует связь случайных величин, но в отличие от r может принимать какое угодно положительное значение).
6. Найдем r - коэффициент корреляции.
7. Найдем коэффициенты уравнения регрессии.
Для линейной зависимости алгоритм нахождения коэффициентов корреляции в уравнении y=ax+b прост:
Результаты подсчетов отражены на рис. 1:
Рис. 1- Определение коэффициентов корреляции и уравнения регрессии
Вывод: Коэффициент корреляции r свидетельствует о наличии или отсутствии линейной связи между переменными.
Из вычислений получено: r =-0,03. Связь между показателями «Индекс-дефлятор» и «Реальная заработная плата» отрицательная, но ее практически нет. Связь отсутствует, т.к. это независимые случайные величины: дефлятор - это индекс цен, используемый при пересчете текущих стоимостных показателей в постоянные цены, он никак не связан с заработной платой.
Соответствие модели экспериментальным данным называется адекватностью модели. В статистике принято несколько критериев адекватности. Рассмотрим алгоритм одной из них.
1. В новую таблицу скопируем значения столбцов «Индекс-дефлятор» и «Реальная заработная плата» - Xэ, Yэ (наблюдаемые аргумент и значение функции).
2. Вычислим Yр (расчетное значение функции) по формуле: Yр=ax+b.
4. Вычислим Е - среднее относительное отклонение (погрешность)
где Yэ - наблюдаемое значение функции;
5. Построим графики линейной и нелинейной зависимостей.
Результаты подсчетов и графики отражены на рис. 2 и 3.
Рис. 2 - Графики зависимостей между индексом-дефлятором и реальной заработной платой
Рис.3 - Расчетные значения у различных функций
Вывод: Е принимает значение меньше 10% (именно при таком среднем относительном отклонении в экономике принимаются значения этого критерия) при линейной, логарифмической, степенной и экспоненциальной зависимостях. В этих случаях модель считается адекватной, то есть, экспериментальные данные максимально приближены к точным. А при полиномиальной зависимости модель не является адекватной.
Реальные располагаемые доходы населения
1. Используя данные ГОСКОМСТАТА РФ или Всемирного банка, найти значения исследуемых статистических показателей до 2012 года.
2. Методом регрессионного и корреляционного анализа найти линейные и нелинейные связи между показателями макроэкономического развития, указанными в таблице.
3. Сделать экономические выводы причины наличия или отсутствия связи.
I. По исходным данным определим коэффициенты корреляции и коэффициенты уравнения регрессии.
1. Найдем суммы по столбцам: «Оборот розничной торговли» и «Реальные располагаемые доходы населения».
2. Найдем среднее арифметическое по столбцам: «Оборот розничной торговли» и «Реальные располагаемые доходы населения»:
А затем найдем значения сумм по полученным столбцам.
3. Найдем отклонения от среднего значения:
А затем найдем значения сумм по полученным столбцам.
Ковариация - это среднее произведение отклонений признаков от их средних квадратических отклонений: (x-xcр)(y-ycр).
А затем найдем значения сумм по полученным столбцам.
А затем найдем значения сумм по полученным столбцам.
3. Найдем М - коэффициент ковариации (характеризует связь случайных величин, но в отличие от r может принимать какое угодно положительное значение).
6. Найдем r - коэффициент корреляции.
7. Найдем коэффициенты уравнения регрессии.
Для линейной зависимости алгоритм нахождения коэффициентов корреляции в уравнении y=ax+b прост:
Результаты подсчетов отражены на рис. 5.
Рис. 5 - Определение коэффициентов корреляции и уравнения регрессии
Вывод: Коэффициент корреляции r свидетельствует о наличии или отсутствии линейной связи между переменными.
Из вычислений получено: r =0,61. Это свидетельствует о средней положительной зависимости между показателями «Реальные располагаемые доходы населения» и «Оборот розничной торговли». То есть с увеличением доходов населения увеличивается оборот розничной торговли и, наоборот, если доходы уменьшаются, население совершает меньше покупок и оборот розничной торговли падает.
Соответствие модели экспериментальным данным называется адекватностью модели. В статистике принято несколько критериев адекватности. Рассмотрим алгоритм одной из них.
1. В новую таблицу скопируем значения столбцов «Оборот розничной торговли» и «Реальные располагаемые доходы населения» - Xэ, Yэ (наблюдаемые аргумент и значение функции).
2. Вычислим Yр (расчетное значение функции) по формуле: Yр=ax+b.
4. Вычислим Е - среднее относительное отклонение (погрешность)
где Yэ - наблюдаемое значение функции;
5. Построим два графика (по экспериментальным данным и по расчетным) на одной координатной плоскости.
Результаты подсчетов и графики отражены на рис. 6 и 7.
Рис. 6 - Графики линейной и нелинейной зависимостей
Рис.7 - Расчетные значения у различных функций
регрессионный корреляционный анализ уравнение
Вывод: Видим, что Е < 10% при всех зависимостях, линейных и нелинейных. Следовательно, во всех случаях модель адекватна, и экспериментальные данные максимально приближены к точным.
Определение параметров линейной регрессии и корреляции с использованием формул и табличного процессора MS Excel. Методика расчета показателей парной нелинейной регрессии и корреляции. Вычисление значений линейных коэффициентов множественной детерминации. контрольная работа [110,4 K], добавлен 28.07.2012
Расчет 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
Построение 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 05.05.2010
Построение линейной модели зависимости цены товара в торговых точках. Расчет матрицы парных коэффициентов корреляции, оценка статистической значимости коэффициентов корреляции, параметров регрессионной модели, доверительного интервала для наблюдений. лабораторная работа [214,2 K], добавлен 17.10.2009
Основные параметры уравнения регрессии, оценка их параметров и значимость. Интервальная оценка для коэффициента корреляции. Анализ точности определения оценок коэффициентов регрессии. Показатели качества уравнения регрессии, прогнозирование данных. контрольная работа [222,5 K], добавлен 08.05.2014
Поле корреляции и гипотеза о виде уравнения регрессии. Оценка величины влияния фактора на исследуемый показатель с помощью коэффициента корреляции и детерминации. Определение основных параметров линейной модели с помощью метода наименьших квадратов. контрольная работа [701,1 K], добавлен 29.03.2011
Расчет линейного коэффициента парной и частной корреляции. Статистическая значимость параметров регрессии и корреляции. Анализ корреляционного поля данных. Точность прогноза, расчет ошибки и доверительный интервал. Коэффициент множественной детерминации. контрольная работа [155,8 K], добавлен 11.12.2010
Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д. PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах. Рекомендуем скачать работу .
© 2000 — 2021
Определение коэффициентов корреляции и оценка адекватности регрессионной модели контрольная работа. Экономико-математическое моделирование.
Физическая Способность Гибкость Реферат
Сочинение Рассуждение По Высказыванию Чехова
Рефераты По Физкультуре Для Студентов
Статья На Тему О Размерности Времени Для Юриста
Реферат: Основы экологического права 4
Что Значит Быть Совестливым Человеком Декабрьское Сочинение
Психологическое Развитие Дошкольников Реферат
Реферат: Должностная инструкция заместителя главного бухгалтера. Скачать бесплатно и без регистрации
Курсовая работа: Разработка конструкции комода для лаборантской кабинета-музея ДПИ Алтая. Скачать бесплатно и без регистрации
Реферат: Абдукция как метод поиска и обоснования объяснительных гипотез
Курсовая работа по теме Цифровой показатель уровня топлива
Дипломная работа по теме Исследование качества изделия машиностроения
Реферат по теме Русский язык в современной Молдове
Дипломная работа по теме Клиентская часть технологической среды для разработки больших экономических моделей: компоненты поддержки работы эксперта-экономиста при формировании и отладке (в расчетном режиме) структурного текста модели
Курсовая работа: Обучение детей старшего дошкольного возраста элементарным представлениям о свойствах воздуха и воды
Курсовая работа: Профессионализм менеджера
Реферат: Развитие анархизма в России. Скачать бесплатно и без регистрации
Реферат: Сравнительная характеристика зерна пшеницы и ржи по химическому составу
Реферат по теме Гигиена средневековья
Реферат: Песенная новеллистика Александра Галича
Опека и попечительство - Государство и право контрольная работа
Проектирование узловой участковой железнодорожной станции - Транспорт курсовая работа
Культура XX века - Культура и искусство реферат