Автор работы: Пользователь скрыл имя, 05 Ноября 2013 в 21:07, контрольная работа
Требуется:
Найти параметры уравнения линейной регрессии, дать экономическую интерпретацию коэффициента регрессии.
Вычислить остатки; найти остаточную сумму квадратов; оценить дисперсию остатков ; построить график остатков.
Проверить выполнение предпосылок МНК.
Осуществить проверку значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента (α=0,05).
Вычислить коэффициент детерминации, проверить значимость уравнения регрессии с помощью F- критерия Фишера (α=0,05), найти среднюю относительную ошибку аппроксимации. Сделать вывод о качестве модели.
Осуществить прогнозирование среднего значения показателя Y при уровне значимости α=0,1 если прогнозное значение фактора X составит 80% от его максимального значения.
Представить графически: фактические и модельные значения Y, точки прогноза.
Степенная модель является стандартной. Для ее построения используем Мастер диаграмм: исходные данные покажем с помощью точечной диаграммы, затем добавим линию степенного тренда и выведем на диаграмму уравнение модели.
Таким образом, уравнение степенной модели.
Показательная модель тоже стандартная (экспоненциальная).
Построим ее с помощью Мастера диаграмм.
9. Для указанных моделей найти коэффициента детерминации, коэффициенты эластичности и средние относительные ошибки аппроксимации
Сравнить модели по этим характеристикам и сделать вывод
Заполним для каждой модели расчетную таблицу, в которую занесем теоретические значения , найденные по соответствующему уравнению для каждого уровня исходных данных ; ошибки модели и относительные погрешности (таблицы 8-10).
Среднюю относительную погрешность найдем по столбцу с помощью функции СРЗНАЧ.
Индекс детерминации вычислим по формуле , для чего подготовим числитель дроби – функция СУММКВ для столбца ошибок и знаменатель – функция КВАДРОТКЛ для столбца Y.
Таблица 8
Гиперболическая модель |
||||||||
X |
Y |
1/Х |
Yт |
Е |
Еотн |
|||
27 |
46 |
0,037 |
47,315 |
-1,315 |
2,86% |
суммкв(Е)= |
59,09781 | |
27 |
48 |
0,037 |
47,315 |
0,685 |
1,43% |
R-квадрат= |
0,936481 | |
28 |
47 |
0,036 |
49,390 |
-2,390 |
5,09% |
|||
28 |
52 |
0,036 |
49,390 |
2,610 |
5,02% |
Е ср.отн.= |
3,33% | |
37 |
63 |
0,027 |
63,020 |
-0,020 |
0,03% |
|||
38 |
69 |
0,026 |
64,136 |
4,864 |
7,05% |
квадроткл(Y) |
930,4 | |
39 |
62 |
0,026 |
65,195 |
-3,195 |
5,15% |
|||
41 |
67 |
0,024 |
67,158 |
-0,158 |
0,24% |
|||
44 |
67 |
0,023 |
69,767 |
-2,767 |
4,13% |
|||
46 |
73 |
0,022 |
71,317 |
1,683 |
2,31% |
Таблица 9
Степенная модель |
|||||||
X |
Y |
Yт |
Е |
Еотн |
|||
27 |
46 |
47,834 |
-1,834 |
3,988% |
суммкв(Е)= |
74,23459 | |
27 |
48 |
47,834 |
0,166 |
0,345% |
Rквадрат= |
0,920212 | |
28 |
47 |
49,246 |
-2,246 |
4,779% |
|||
28 |
52 |
49,246 |
2,754 |
5,296% |
Е ср.отн.= |
3,527% | |
37 |
63 |
61,542 |
1,458 |
2,315% |
|||
38 |
69 |
62,868 |
6,132 |
8,887% |
|||
39 |
62 |
64,188 |
-2,188 |
3,529% |
|||
41 |
67 |
66,807 |
0,193 |
0,288% |
|||
44 |
67 |
70,688 |
-3,688 |
5,505% |
|||
46 |
73 |
73,246 |
-0,246 |
0,338% |
Таблица 10
Показательная модель |
|||||||
X |
Y |
Yт |
Е |
Еотн |
|||
27 |
46 |
48,205 |
-2,205 |
4,794% |
b= |
1,023062 | |
27 |
48 |
48,205 |
-0,205 |
0,427% |
|||
28 |
47 |
49,317 |
-2,317 |
4,929% |
суммкв(Е)= |
93,58784 | |
28 |
52 |
49,317 |
2,683 |
5,160% |
Rквадрат= |
0,899411 | |
37 |
63 |
60,550 |
2,450 |
3,889% |
|||
38 |
69 |
61,946 |
7,054 |
10,223% |
Е ср.отн.= |
4,049% | |
39 |
62 |
63,375 |
-1,375 |
2,217% |
|||
41 |
67 |
66,331 |
0,669 |
0,998% |
|||
44 |
67 |
71,027 |
-4,027 |
6,011% |
|||
46 |
73 |
74,341 |
-1,341 |
1,837% |
Составим сводную таблицу характеристик качества построенных моделей:
Сводная таблица характеристик качества | ||
модель |
R-квадрат |
Е ср.отн. |
степенная |
0,920212 |
3,53% |
показательная |
0,899411 |
4,049% |
гиперболическая |
0,936481 |
3,33% |
Столбец средних относительных погрешностей показывает, что наиболее точной является гиперболическая, ее погрешность – наименьшая.
Также точность гиперболической модели высока – 3,33% < 5%.
По величине индекса детерминации лучшая модель – гиперболическая (индекс детерминации наибольший). , таким образом, вариация объема выпуска продукции на 93,7% объясняется по уравнению линейной модели вариацией объема капиталовложений.
Для нелинейных моделей коэффициенты эластичности определяются соотношением , согласно которому:
Для построенной степенной модели получим . Следовательно, согласно этой модели увеличение объема капиталовложений на 1% приводит к увеличению объема выпуска продукции на 0,8%.
Результаты
расчета коэффициентов
Х |
Коэффициенты эластичности | |
Показательная модель |
Гиперболическая модель | |
27 |
0,62 |
1,23 |
27 |
0,62 |
1,23 |
28 |
0,64 |
1,13 |
28 |
0,64 |
1,13 |
37 |
0,84 |
0,67 |
38 |
0,87 |
0,64 |
39 |
0,89 |
0,62 |
41 |
0,93 |
0,57 |
44 |
1,00 |
0,51 |
46 |
1,05 |
0,48 |
Таким образом, согласно показательной модели увеличение объема капиталовложений на 1% приводит к росту объема выпуска продукции на величину от 0,62% до 1,05%. Согласно гиперболической модели при увеличении объема капиталовложений на 1% происходит рост объема выпуска продукции в пределах от 1,23% до 0,48%.
Окончательный вывод о качестве моделей по коэффициентам эластичности следует делать с учетом экономического смысла задачи.
Логично предположить, что наиболее подходящей является показательная модель, т. к. наблюдаемый рост коэффициента эластичности соответствует реальной ситуации: чем больше объем капиталовложений, тем сильнее это сказывается на объеме выпуска продукции.