Лабораторная работа № 1

 

ПОСТРОЕНИЕ ПАРНОЙ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ

 

Постановка задачи: известны статистические данные наблюдений за некоторым  количеством  однородных экономических объектов.

Требуется:

 

Построить уравнение регрессии, описывающее зависимость между независимым и результативным фактором. Оценить качество уравнения регрессии, статистическую значимость его параметров и всего уравнения в целом Проверить остатки уравнения регрессии на гетероскедатичность. Рассчитать прогноз с помощью построенного уравнения.

 

По данным 15 однотипных предприятий известны объем производства продукции и ее себестоимость. Постройте модель парной линейной регрессии, оцените ее качество и рассчитайте прогноз себестоимости, если объем производства должен увеличиться на 10% от его среднего уровня.

 

предприятие

Объем производства,

Тыс. Шт.

Себестоимость,

тыс. ден. ед.

 

х

у

1

2,5

7,9

2

3,2

10,4

3

4,1

7,3

4

4,2

6,6

5

5,5

5,2

6

6,7

5,3

7

6,6

4,4

8

6,3

2,8

9

7,4

3,7

10

8,1

4,8

11

9,2

3,3

12

10

1,8

13

12,7

1,1

14

13,9

1,5

15

14,7

2,4

 

Лабораторная работа № 2

 

ПОСТРОЕНИЕ НЕЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ

 

Постановка задачи: известны статистические данные наблюдений за некоторым  количеством  однородных экономических объектов.

Требуется:

 

Подобрать наилучшую форму связи между результативным и независимым фактором при помощи построения диаграммы рассеивания. Построить нелинейные регрессионные модели при помощи команды АНАЛИЗ ДАННЫХ – РЕГРЕССИЯ. Выбрать наилучшую из них. Рассчитать прогнозное значение результата по наилучшему из построенных уравнений.

По данным 15 однотипных предприятий известны объем производства продукции и ее себестоимость. Постройте модель парной линейной регрессии, оцените ее качество и рассчитайте прогноз себестоимости, если объем производства должен увеличиться на 10% от его среднего уровня.

 

предприятие

Объем производства,

Тыс. Шт.

Себестоимость,

тыс. ден. ед.

 

х

у

1

2,5

7,9

2

3,2

10,4

3

4,1

7,3

4

4,2

6,6

5

5,5

5,2

6

6,7

5,3

7

6,6

4,4

8

6,3

2,8

9

7,4

3,7

10

8,1

4,8

11

9,2

3,3

12

10

1,8

13

12,7

1,1

14

13,9

1,5

15

14,7

2,4

 

 

Лабораторная работа № 3

 

ПОСТРОЕНИЕ МНОЖЕСТВЕННОЙ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ

 

Постановка задачи: известны статистические данные наблюдений за некоторым  количеством  однородных экономических объектов.

Требуется:

 

осуществить выбор факторных признаков для построения двухфакторной (или трехфакторной) модели; Построить линейное уравнение регрессии, описывающее зависимость между факторами и результатом. Оценить качество уравнения регрессии с экономической и математической точки зрения. найти прогнозное значение результата.

 

По данным 30 наблюдений постройте модель множественной регрессии удовлетворительного качества. Рассчитайте прогноз результата, если прогнозные значения независимых факторов будут составлять 112% от их среднего уровня.

Таблица 3.1

 

 

Валовой продукт, руб.

Балансовая стоимость оборудования, млн. руб.

Объем промышленного производства, млн. руб.

Количество занятых, тыс. чел.

 

У

Х1

Х2

Х3

1

1365

3938

625

161

2

1398

3002

475

186

3

1969

6269

528

267

4

1000

2270

242

129

5

761

1879

197

100

6

1253

4709

407

149

7

1590

3976

702

144

8

1425

2946

521

153

9

1127

3151

369

128

10

1595

3424

447

178

11

1636

4110

645

207

12

2110

3910

717

171

13

1131

3045

299

99

14

2005

4575

464

166

15

768

2126

169

105

16

1682

4692

579

167

17

2146

5873

468

255

18

2865

6906

850

299

19

3133

8678

924

458

20

1706

3988

507

182

21

1456

3840

475

179

22

2616

6368

801

244

23

2657

6396

604

304

24

1538

3632

592

170

25

1249

2681

220

111

26

2960

6675

672

306

27

2255

5298

712

241

28

1423

3185

214

133

29

2488

7364

602

245

30

1426

3812

225

116

 

Лабораторная работа № 4

 

МОДЕЛИРОВАНИЕ ОДНОМЕРНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

 

Постановка задачи: известны статистические данные наблюдений за некоторое количество периодов времени. Требуется:                                                    

1) построить график динамики уровней ряда;

2)   рассчитать значения сезонных компонент методом скользящей средней;                                        

3) устранить сезонные компоненты из исходных уровней ряда; построить уравнение, моделирующее динамику трендовой компоненты;                                               

4) найти прогноз фактора у.

 

Вариант 1

 

Имеются поквартальные данные (табл. 4.1) по розничному товарообороту в 1995-1999 гг. (% к предыдущему периоду).

Постройте мультипликативную модель временного ряда.

Дайте прогноз розничного товарооборота на I квартал 2000 года.

Таблица 4.1

 

период

Номер квартала

 

Розничный товарооборот,

 %

t

 

I кв. 1995 года

1

113,1

II кв. 1995 года

2

95,9

III кв. 1995 года

3

98

IV кв. 1995 года

4

101,8

I кв. 1996 года

5

107,8

II кв. 1996 года

6

96,3

III кв. 1996 года

7

95,7

IV кв. 1996 года

8

99,8

I кв. 1997 года

9

104

II кв. 1997 года

10

95,8

III кв. 1997 года

11

95,5

IV кв. 1997 года

12

99,3

I кв. 1998 года

13

104

II кв. 1998 года

14

96,2

III кв. 1998 года

15

95,1

IV кв. 1998 года

16

97,5

I кв. 1999 года

17

101

II кв. 1999 года

18

93,5

III кв. 1999 года

19

92

IV кв. 1999 года

20

94,6

 



Фрагмент работы:

Шаг 0. Подготовительная работа.

Занесем имеющиеся статистические данные в электронную таблицу (рис. 4.1.).

 

Рис. 4.1. Исходные данные

 

Шаг 1. Построение графика динамики уровней ряда

 

Построение графика динамики уровней ряда произведем при помощи функции МАСТЕР ДИАГРАММ. Вызовем меню ВСТАВКА — ДИАГРАММА — ГРАФИК.

В качестве диапазона выберем столбец, содержащий зна­чения фактора yt. В нашем случае диапазоном будет D5:D24 (рис. 4.1).

Закладка РЯД позволяет добавлять графики зна­чений других рядов или наборов данных. В качестве значе­ний независимой переменной по умолчанию устанавливают­ся номера наблюдений t.

Изучив график розничного товарооборота (рис. 4.2), заметим наличие сезонных колебаний с периодом IV кварта­ла и ниспадающую тенденцию в уровнях ряда.

 

 

Рис. 4.2. График динамики уровня розничного товарооборота

 

Шаг 2. Расчет значений сезонных компонент методы скользящей средней.

Составим рабочую таблицу (рис. 4.3). Поскольку рассматриваемом случае известны поквартальные данные (длина цикла равна 4), то найдем скользящие средние для каждой группы из четырех соседних значении уровней ряда.

Для этого используем функцию СРЗНАЧ (ВСТАВКА - ФУНКЦИЯ — СТАТИСТИЧЕСКИЕ — СРЗНАЧ). Запишем ее в ячейке

Е29 = CPЗHAЧ(D28:D31) и скопируем вниз до ячей­ки Е45....



Список использованной литературы:


Цена сегодня: 35.00 бел.руб.

Вы находитесь на сайте как незарегистрированный пользователь.
Для покупки работы Вам необходимо авторизоваться на сайте через социальную сеть
Либо Вы может заполнить все поля ниже, тогда кабинет пользователя будет создан автоматически
Ваше имя :
Придумайте логин :
Ваш e-mail :
Ваш телефон :
Параметры выбора
Дисциплина
Вид работ
Цена
от 
до 
Год сдачи
от 
до 
Минимальный балл
Страниц не менее
Слова в названии
Слова в описании


ИП Глухов Руслан Алексеевич, Свид-во о гос. рег. № 190616554 от от 07.04.2005 г., Мингорисполком.
Юр. адрес: 220020, Республика Беларусь, г. Минск, пр-т Победителей, 125-185

Megabank.by - Купить дипломную работу в Минске

Разработка сайта 3D.BY

Оставьте свои данные и мы перезвоним!