Стоимость: 60 руб.
На странице представлен фрагмент
Реши любую задачу с помощью нейросети.
Статистическое изучение связей
Сформулировать задачу изучения взаимосвязи признаков, обосновать выбор признака-фактора и признака – результата.
Рассчитать средние значения показатели вариации (среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации) для признака-фактора и признака результата.
Построить поле корреляции.
Провести аналитическую группировку по признаку-фактору, выделив 3-4 группы. для каждой группы рассчитать среднее значение признака-результата.
Нанести на поле корреляции эмпирическую линию регрессии, построенную по групповым средним значениям признака-фактора и признака-результата.
Сформулировать гипотезу о наличии связи, ее форме, направлении и тесноте.
Рассчитать показатели силы связи для каждой группы. Сделать выводы об изменении интенсивности влияния фактора на результат. В случае линейной (или близкой к линейной) связи рассчитать средний показатель силы связи для совокупности в целом.
Рассчитать внутригрупповые дисперсии, общую дисперсию. провести правило сложения дисперсий.
Рассчитать показатели тесноты связи: эмпирическое корреляционное отношение и коэффициент детерминации. сделать выводы о роли изучаемого фактора в общем комплексе условий и причин, влияющих на результат.
проанализировать зависимость фактора и результата методом парной регрессии и корреляции. Построить линейное уравнение регрессии. Дать интерпретацию параметров уравнения.
Оценить тесноту связи с помощью парного линейного коэффициента корреляции и коэффициента детерминации. Интерпретировать их значения.
Проверить статистическую значимость уравнения с помощью F – критерия.
Сравнить показатели силы и тесноты связи, рассчитанные по результатам аналитической группировки и методом регрессии и корреляции. Сделать вывод о линейном или нелинейном характере связи.
По организациям одного вида деятельности изучается связь между затратами на рекламу и суммой полученной прибыли
№
п/п Затраты на рекламу, млн руб. Прибыль, млн руб.
1 15 29
2 17 38
3 25 46
4 40 64
5 32 62
6 34 70
7 28 60
8 18 42
9 26 52
10 20 40
11 19 44
12 16 32
13 36 68
14 42 65
15 24 54
16 30 58
17 38 79
18 44 85
19 22 34
20 42 97
Часть выполненной работы
Внутригрупповые дисперсии
σ2=x2-x2
№ X x2
1 15 225
12 16 256
2 17 289
8 18 324
11 19 361
10 20 400
19 22 484
15 24 576
∑ 151 2915
ср.знач 18,875 364,375
дисперсия 8,109
3 25 625
9 26 676
7 28 784
16 30 900
5 32 1024
6 34 1156
∑ 175 5165
ср.знач 29,167 860,833
дисперсия 10,139
13 36 1296
17 38 1444
4 40 1600
14 42 1764
20 42 1764
18 44 1936
∑ 242 9804
ср.знач 40,33 1634
дисперсия 7,22
Средняя из групповых дисперсий
σ2=σi2ff=8,109*8+10,139*6+7,22*620=8,4513
Межгрупповая дисперсия
δ2=x-xi2ff
=18,875-27,52*8+29,167-27,52*6+40,33-27,52*620
=79,179
Общая дисперсия по правилу сложения дисперсий равна
σ2=σ2+δ2=8,4513+79,179=87,63
Из п.2 общая дисперсия
σ2=87,64
Рассчитать показатели тесноты связи: эмпирическое корреляционное отношение и коэффициент детерминации. сделать выводы о роли изучаемого фактора в общем комплексе условий и причин, влияющих на результат.
Эмпирическое корреляционное отношение
η=δ2σ2=79,17987,64=0,951
Коэффициент детерминации
η2=79,17987,64=0,903
Таким образом, прибыль на 90,3% зависит от расходов на рекламу и на 9,7% обусловлена влиянием других факторов.
Проанализировать зависимость фактора и результата методом парной регрессии и корреляции. Построить линейное уравнение регрессии. Дать интерпретацию параметров уравнения.
Выборочное уравнение регрессии имеет вид
yi=b0+b1x
Коэффициенты уравнения определяем из системы
nb0+b1x=yb0x+b1x2=xy
№ X Y x2 y2 X*Y Yx Y-Yx2
Y-Y2
1 15 29 225 841 435 32,37 11,3569 726,3025
2 17 38 289 1444 646 35,89 4,4521 322,2025
3 25 46 625 2116 1150 49,97 15,7609 99,0025
4 40 64 1600 4096 2560 76,37 153,0169 64,8025
5 32 62 1024 3844 1984 62,29 0,0841 36,6025
6 34 70 1156 4900 2380 65,81 17,5561 197,4025
7 28 60 784 3600 1680 55,25 22,5625 16,4025
8 18 42 324 1764 756 37,65 18,9225 194,6025
9 26 52 676 2704 1352 51,73 0,0729 15,6025
10 20 40 400 1600 800 41,17 1,3689 254,4025
11 19 44 361 1936 836 39,41 21,0681 142,8025
12 16 32 256 1024 512 34,13 4,5369 573,6025
13 36 68 1296 4624 2448 69,33 1,7689 145,2025
14 42 65 1764 4225 2730 79,89 221,7121 81,9025
15 24 54 576 2916 1296 48,21 33,5241 3,8025
16 30 58 900 3364 1740 58,77 0,5929 4,2025
17 38 79 1444 6241 3002 72,85 37,8225 531,3025
18 44 85 1936 7225 3740 83,41 2,5281 843,9025
19 22 34 484 1156 748 44,69 114,2761 481,8025
20 42 97 1764 9409 4074 79,89 292,7521 1685,103
Σ 568 1119 17884 69029 34869 1119,08 975,736 6420,95
Ср.знач. 28,4 55,95 894,2 3451,45 1743,45 55,954 48,7868 321,048
Для наших данных система уравнений имеет вид
20a+568b=1119568a+17884b=34869
Выборочное уравнение регрессии имеет вид
yi=b0+b1x
Коэффициенты b0и b1 определяются на основе метода наименьших квадратов
b1=xy-x*ysx2=1743,45-28,4*55,95894,2-28,42=1,76
b0=y-b1*x=55,95-1,76*28,4=5,97
На основе выборочного уравнения регрессии получим явный вид зависимости признака y (пр…
Купить уже готовую работу
Так же вы можете купить уже выполненные похожие работы. Для удобства покупки работы размещены на независимой бирже. Подробнее об условиях покупки тут.
