Автор: Пользователь скрыл имя, 10 Апреля 2013 в 16:51, контрольная работа
Для определения формулы зависимости между P и Q построим поле корреляции.
На основании поля корреляции можно сделать вывод, что между факторным (P) и результативным (Q) признаками существует линейная зависимость вида: yx = a0 + a1x.
Оценим по МНК параметры уравнения линейной регрессии.
Решение
Регрессионная статистика | |||||||
Множественный R |
0,90335675 | ||||||
R-квадрат |
0,816053417 | ||||||
Нормированный R-квадрат |
0,794412643 | ||||||
Стандартная ошибка |
1,379760459 | ||||||
Наблюдения |
20 | ||||||
|
| |||||||
Дисперсионный анализ | |||||||
df |
SS |
MS |
F |
Значимость F | |||
Регрессия |
2 |
143,5764383 |
71,78821914 |
37,70906724 |
5,62186E-07 | ||
Остаток |
17 |
32,36356173 |
1,903738925 |
||||
Итого |
19 |
175,94 |
|||||
Коэффи-циенты |
Стандартная ошибка |
t-статистика |
Р-значение |
Нижние 95% |
Верхние 95% |
Нижние 95,0% |
Верхние 95,0% | |
Y-пересе-чение |
-1,322107278 |
1,128529912 |
-1,17153056 |
0,257544171 |
-3,703097244 |
1,058882688 |
-3,703097244 |
1,058882688 |
Перемен-ная Х1 |
0,757534604 |
0,159010952 |
4,764040432 |
0,000180041 |
0,422050824 |
1,093018385 |
0,422050824 |
1,093018385 |
Перемен-ная Х2 |
1,444046898 |
0,175929602 |
8,208095055 |
2,5685E-07 |
1,072867886 |
1,81522591 |
1,072867886 |
1,81522591 |
Вывод остатка | |||
Наблюдение |
Предсказанное Y |
Остатки |
Стандартные остатки |
1 |
5,243410965 |
0,807589035 |
0,618783976 |
2 |
8,03918677 |
0,91181323 |
0,698641749 |
3 |
7,686457311 |
1,364542689 |
1,04552825 |
4 |
6,625908865 |
0,525091135 |
0,402330847 |
5 |
1,514926873 |
1,736073127 |
1,33019913 |
6 |
7,868744237 |
-1,317744237 |
-1,00967074 |
7 |
9,06422406 |
0,08677594 |
0,06648872 |
8 |
12,80217045 |
1,848829548 |
1,416594392 |
9 |
12,38789199 |
-0,436891995 |
-0,33475165 |
10 |
10,53903995 |
-1,088039951 |
-0,83366868 |
11 |
11,38653248 |
0,664467522 |
0,509122632 |
12 |
10,49642657 |
2,054573435 |
1,574237717 |
13 |
10,17920826 |
-1,628208261 |
-1,24755183 |
14 |
7,811926388 |
-1,860926388 |
-1,42586313 |
15 |
6,329997254 |
0,521002746 |
0,399198276 |
16 |
6,543053173 |
-0,892053173 |
-0,68350137 |
17 |
6,391546252 |
-1,540546252 |
-1,1803842 |
18 |
6,403379633 |
0,347620367 |
0,26635071 |
19 |
5,454095803 |
0,096904197 |
0,074249107 |
20 |
6,251872712 |
-2,200872712 |
-1,6863339 |
Вывод вероятности | |
Персентиль |
Y |
2,5 |
3,251 |
7,5 |
4,051 |
12,5 |
4,851 |
17,5 |
5,551 |
22,5 |
5,651 |
27,5 |
5,951 |
32,5 |
6,051 |
37,5 |
6,551 |
42,5 |
6,751 |
47,5 |
6,851 |
52,5 |
7,151 |
57,5 |
8,551 |
62,5 |
8,951 |
67,5 |
9,051 |
72,5 |
9,151 |
77,5 |
9,451 |
82,5 |
11,951 |
87,5 |
12,051 |
92,5 |
12,551 |
97,5 |
14,651 |
Вывод: при росте производительности труда заработная плата увеличивается на 0,7575, а при увеличении уровня инфляции она возрастает на 1,4444. Значение коэффициента детерминации, равное 0,8161 свидетельствует о том, что теснота связи результата и факторов объясняет 81,61% вариации заработной платы.
Уравнение регрессии примет следующий вид:
y<span class="dash041e_0431_044b_
Информация о работе Контрольная работа по "Экономико-математическому моделированию"