Банк рефератов содержит более 364 тысяч рефератов, курсовых и дипломных работ, шпаргалок и докладов по различным дисциплинам: истории, психологии, экономике, менеджменту, философии, праву, экологии. А также изложения, сочинения по литературе, отчеты по практике, топики по английскому.
Полнотекстовый поиск
Всего работ:
364150
Теги названий
Разделы
Авиация и космонавтика (304)
Административное право (123)
Арбитражный процесс (23)
Архитектура (113)
Астрология (4)
Астрономия (4814)
Банковское дело (5227)
Безопасность жизнедеятельности (2616)
Биографии (3423)
Биология (4214)
Биология и химия (1518)
Биржевое дело (68)
Ботаника и сельское хоз-во (2836)
Бухгалтерский учет и аудит (8269)
Валютные отношения (50)
Ветеринария (50)
Военная кафедра (762)
ГДЗ (2)
География (5275)
Геодезия (30)
Геология (1222)
Геополитика (43)
Государство и право (20403)
Гражданское право и процесс (465)
Делопроизводство (19)
Деньги и кредит (108)
ЕГЭ (173)
Естествознание (96)
Журналистика (899)
ЗНО (54)
Зоология (34)
Издательское дело и полиграфия (476)
Инвестиции (106)
Иностранный язык (62792)
Информатика (3562)
Информатика, программирование (6444)
Исторические личности (2165)
История (21320)
История техники (766)
Кибернетика (64)
Коммуникации и связь (3145)
Компьютерные науки (60)
Косметология (17)
Краеведение и этнография (588)
Краткое содержание произведений (1000)
Криминалистика (106)
Криминология (48)
Криптология (3)
Кулинария (1167)
Культура и искусство (8485)
Культурология (537)
Литература : зарубежная (2044)
Литература и русский язык (11657)
Логика (532)
Логистика (21)
Маркетинг (7985)
Математика (3721)
Медицина, здоровье (10549)
Медицинские науки (88)
Международное публичное право (58)
Международное частное право (36)
Международные отношения (2257)
Менеджмент (12491)
Металлургия (91)
Москвоведение (797)
Музыка (1338)
Муниципальное право (24)
Налоги, налогообложение (214)
Наука и техника (1141)
Начертательная геометрия (3)
Оккультизм и уфология (8)
Остальные рефераты (21697)
Педагогика (7850)
Политология (3801)
Право (682)
Право, юриспруденция (2881)
Предпринимательство (475)
Прикладные науки (1)
Промышленность, производство (7100)
Психология (8694)
психология, педагогика (4121)
Радиоэлектроника (443)
Реклама (952)
Религия и мифология (2967)
Риторика (23)
Сексология (748)
Социология (4876)
Статистика (95)
Страхование (107)
Строительные науки (7)
Строительство (2004)
Схемотехника (15)
Таможенная система (663)
Теория государства и права (240)
Теория организации (39)
Теплотехника (25)
Технология (624)
Товароведение (16)
Транспорт (2652)
Трудовое право (136)
Туризм (90)
Уголовное право и процесс (406)
Управление (95)
Управленческие науки (24)
Физика (3463)
Физкультура и спорт (4482)
Философия (7216)
Финансовые науки (4592)
Финансы (5386)
Фотография (3)
Химия (2244)
Хозяйственное право (23)
Цифровые устройства (29)
Экологическое право (35)
Экология (4517)
Экономика (20645)
Экономико-математическое моделирование (666)
Экономическая география (119)
Экономическая теория (2573)
Этика (889)
Юриспруденция (288)
Языковедение (148)
Языкознание, филология (1140)

Лабораторная работа: Однофакторный регрессионный анализ при помощи системы GRETL

Название: Однофакторный регрессионный анализ при помощи системы GRETL
Раздел: Рефераты по экономико-математическому моделированию
Тип: лабораторная работа Добавлен 04:01:14 12 декабря 2008 Похожие работы
Просмотров: 1979 Комментариев: 2 Оценило: 0 человек Средний балл: 0 Оценка: неизвестно     Скачать

Министерство образования и науки Украины

Севастопольский национальный технический университет

Факультет Экономики и менеджмента

Кафедра менеджмента и экономико - математических методов

Отчёт по лабораторной работе №4

По дисциплине: «Прикладная статистика»

На тему: «Однофакторный регрессионный анализ при помощи системы GRETL»

Вариант 1


Целью данной работы является научиться применять теоретические знания по теме «Одномерный регрессионный анализ» при решении экономических задач с помощью системы GRETL.

Задание 1

Компания «Лагуна», которая обеспечивает стеклянными бутылками множество изготовителей безалкогольных напитков, обладает следующей информацией, относящейся к числу ящиков при одной отгрузке и соответствующим транспортным затратам (см. Таблицу 1).

Таблица 1 ‑ Данные к заданию 1

Число ящиков на отгрузку Транспортные затраты в гривнах
Вар 3
150 6532
220 9771
350 15227
430 17575
580 23998
650 27800
730 29466
820 35447
850 34420
980 42188

Проведите анализ затрат в зависимости от числа ящиков к разгрузке. Представьте экономическое обоснование результатов регрессионного анализа. Спрогнозируйте сумму затрат при росте отгрузки до 1000 ящиков.

Решение:

Допустим, что транспортные затраты зависят от числа ящиков на отгрузку. Для проверки этого построим график зависимости и рассчитаем коэффициент корреляции, составив корелляционную матрицу.

Далее построим регрессионные модели вида: и , где – число ящиков (шт.), – транспортные затраты (грн).

Наши данные в системе gretl:

1. Построим сначала регрессионную модель вида

В зависимую переменную выбираем cost_var3, в независимую оставляем const и добавляем num_y.

Уравнение регрессии в данном случае: y = 192,181+41,7539x1

Так как р-значение (вероятность ошибки) меньше 0,05, то принимается альтернативная гипотеза, и коэффициент регрессии значим, то есть число ящиков существенно отражается на транспортные затраты.

Сумма квадратов ошибок и стандартная ошибка регрессии отражают степень разброса фактических значений от расчетных, полученных по модели, то есть чем меньше сумма квадратов ошибок и стандартная ошибка регрессии, тем точнее модель.

В нашем случае, модель не совершенно точно отражает.

Так как вычисленное значение p<α, то принимаем альтернативную гипотезу о значимости влияния числа ящиков на транспортные затраты.

Построим график фактических данных и расчетных в окне model через путь: графики – fitted,actual plot – в зависимости от num_y.

График показывает, что транспортные затраты возрастают с увеличением числа ящиков к разгрузке.

2. Построим регрессионную модель вида аналогичным путем:

Стандартная ошибка регрессии достаточно высока в сравнении со средним значением зависимой переменной.

Коэффициент детерминации 99% выше, чем у 1 модели, что свидетельствует о высокой степени соответствия построений модели исходными данными.

На основе регрессионного анализа 2 модели вида y = 42,0288x при уровне значимости в 5% принимаем альтернативную гипотезу о существенном влиянии числа ящиков на транспортные затраты.

Для выбора модели составим таблицу статистических оценок уравнения регрессии и сравним критерии качества регрессионного уравнения и в первом и во втором случае:

Таблица 2 –

Статистические оценки регрессионных моделей

Значимость коэффициентов по критерию Стъюдента значим значимы
Адекватность регрессионного уравнения по критерию Фишера адекватно адекватно
Стандартная ошибка регрессии 840,721 887,157
Коэффициент детерминации 0,99911 0,99429
Log-likelihood -81,0052 -80,9539
AIC 164,01 165,908
BIC 164,313 166,513
HQC 163,678 165,244

Анализируя характеристики двух моделей, можно прийти к выводу о том, что в первой модели коэффициент детерминации выше, более того, в этой модели меньше ошибка и лучше показатели качества регрессионного уравнения. Следовательно, более точной является первая модель. Таким образом, модель зависимости транспортных затрат от числа ящиков будет иметь вид: y = 42,0288x

Уравнение регрессии показывает, что если число ящиков увеличивать, то соответственно транспортные затраты возрастут.

Задание 2

Компания «Фаворит» продает компьютерные программы. Ее отдел маркетинга получил данные (количество программ, цены программ, средний доход потребителей, приобретающих такой товар) из филиалов компании, расположенных по территории области). Проведите анализ спроса на продукцию фирмы. Подберите наилучшую модель, описывающую зависимость спроса от цены или дохода (линейную, квадратичную, кубическую). Представьте экономическое обоснование результатов регрессионного анализа.

Таблица 2 – Данные для анализа к заданию 2

Количество Доход, грн
Вариант 5
311 388
250 391
209 394
323 388
253 398
520 479
109 353
381 438
329 415
253 392
420 437
321 394
250 382
174 385
156 367
305 380
450 465
411 419
364 416
339 390
269 377
114 341
318 403
256 380
291 386
377 402
388 419
484 457
364 434
380 435

Решение:

Сначала проведем оценку регрессионного уравнения вида

График показывает, что спрос на компьютеры возрастает с увеличением дохода потребителей. Коэффициент корреляции между данными составляет 0,91, что говорит о сильной положительной связи между переменными.

Далее построим регрессионные модели вида:

и , где – средний доход потребителей (грн), – продажа компьютеров (шт.)

Оценка регрессионного уравнения вида

Регрессионное уравнение будет иметь вид: y = 0.79x, где х - средний доход потребителей, у – спрос на компьютеры.

При уровне значимости 5%принимается альтернативная гипотеза о значимости коэффициентов регрессионного уравнения (р<α)

Стандартная ошибка регрессии – 78,95, что является достаточно высоким результатом по сравнению со средним значением зависимой переменной – 312,3.

Коэффициент детерминации 94% свидетельствует о том, что степень соответствия построенной модели исходным данным высока.

На основе результатов дисперсионного анализа можно принять альтернативную гипотезу, т.е. можно утверждать, что уравнение регрессии адекватно отражает зависимость между переменными.

Теперь проведем оценку регрессионного уравнения вида:

Регрессионное уравнение имеет вид: у = -846,609+2,87х.

Средняя ошибка регрессии ниже, чем в предыдущем случае и составляет 43,46.

При уровне значимости 5% принимается альтернативная гипотеза о значимости коэффициентов регрессионного уравнения (р<0.05).

Коэффициент детерминации 82% говорит о более низкой степени соответствии построенной модели исходным данным в отличие от предыдущей.

На основе дисперсионного анализа при уровне значимости в 5% можно принять альтернативную гипотезу, то есть можно утверждать, что уравнение регрессии адекватно отражает зависимость между переменными.

Для выбора модели составим таблицу статистических оценок уравнения регрессии и сравним критерии качества регрессионного уравнения в первом и во втором случае.

Значимость коэффициентов по критерию Стъюдента значим значимы
Адекватность регрессионного уравнения по критерию Фишера адекватно адекватно
Стандартная ошибка регрессии 78,95 43,46
Коэффициент детерминации 94% 82%
Log-likelihood -173,124 -154,961
AIC 348,249 313,382
BIC 349,65 316,185
HQC 348,697 314,279

Анализируя характеристики двух моделей можно прийти к выводу о том, что в второй модели меньше ошибка и лучше показатели качества регрессионного уравнения. Следовательно, более точной является вторая модель.

Таким образом, модель зависимости спроса на компьютеры от среднего дохода потребителей будет иметь вид: у = -846,609+2,87х.

В случае, если не учитывать во внимание средний уровень дохода потребителей, то спрос на компьютеры будет находиться на отметке - 847 единиц. Уравнение регрессии показывает, что если средний доход возрастет на 1 грн, то это приведет к увеличению спроса на 2,87 штук.

Задание 3

Менеджер торгового предприятия, занимающегося реализацией продуктов питания, имеет следующие данные о ежеквартальной оборачиваемости оборотных средств и уровне рентабельности. Проанализируйте эти данные и составьте регрессионную модель зависимости рентабельности от оборачиваемости оборотных средств.

Таблица 3 –

Исходные данные к выполнению задания 3.

квартал 1 2 3 4 5 6 7 8
Вариант 1
Число оборотов 5,49 4,68 4,67 4,54 4,56 6,02 5,72 5,43
Уровень рентабельности, % 0,78 0,38 0,21 0,51 0,95 1,05 0,83 0,98

Решение:

Пусть уровень рентабельности зависит от оборачиваемости оборотных средств. Для проверки этого предположения построим график и рассчитаем коэффициент корреляции.

Ниже представлен график зависимости уровня рентабельности от оборачиваемости оборотных средств.

Коэффициент корреляции между данными составляет 0,66, что говорит о средней положительной связи между переменными.

Далее построим регрессионные модели вида: и , где – число оборотов (раз), – уровень рентабельности (%).

Сначала построим модель вида

Регрессионное уравнение будет иметь вид: у = 0,14х, где х – число оборотов оборотных средств в квартал, у – уровень рентабельности.

При уровне значимости в 5% принимается гипотеза о значимости коэффициентов регрессионного анализа (p<0,05)

Стандартная ошибка регрессии - 0,261225, что является высоким результатом по сравнению со средним значением зависимой переменной – 0,71125.

Коэффициент детерминации 90% свидетельствует о высоко степени соответствия построенной модели исходным данным.

На основе результатов дисперсионного анализа при уровне значимости в 5% можно принять альтернативную гипотезу, т.е. можно утверждать, что уравнение регрессии адекватно отражает зависимость между переменными.

Проведем оценку регрессионного уравнения вида:

Результаты представлены ниже. Из полученных данных видно, что регрессионное уравнение имеет вид: у = -1,05+0,34х

Средняя ошибка регрессии ниже, чем в предыдущем случае и она составляет 0,2505.

При уровне значимости в 5% принимается гипотеза о не значимости коэффициентов регрессионного уравнения (p >0,05)

Коэффициент детерминации говорит о более низкой степени соответствия построенной модели исходным данным в отличие от предыдущей, причем намного, составляет 33%.

На основе результатов дисперсионного анализа при уровне значимости в 5% можно принять нулевую гипотезу, т.е. можно утверждать, что уравнение регрессии неадекватно отражает зависимость между переменными.

Для выбора модели составим следующую таблицу:

Значимость коэффициентов по критерию Стъюдента значим незначимы
Адекватность регрессионного уравнения по критерию Фишера адекватно неадекватно
Стандартная ошибка регрессии 0,261225 0,250463
Коэффициент детерминации 89% 34%
Log-likelihood -0,0784 0,87
AIC 2,15679 2,25047
BIC 2,23623 2,40935
HQC 1,62099 1,17887

Анализируя характеристики двух моделей можно прийти к выводу о том, что в второй модели меньше ошибка, но в первой лучше показатели качества регрессионного уравнения, более того, вторая модель неадекватна, т.е. не соответствует исходным данным и оценкам, полученным при помощи регрессионного анализа и регрессионная модель отражает анализируемые данные не точно. Следовательно, более точной является первая модель.

Таким образом, модель зависимости уровня рентабельности от числа оборотов оборачиваемых средств в квартал будет иметь вид: у = 0,14х.

Задание 4

По статистическим данным, описывающим зависимость уровня рентабельности на предприятии от удельного веса продовольственных товаров в товарообороте построить уравнение регрессии.

Таблица 4 –

Исходные данные к заданию 4

квартал 1 2 3 4 5 6 7 8
Вариант 1
Удельный вес продовольственных товаров в товарообороте, %. 10 12 13 14 12 11 13 15
Уровень рентабельности, % 15 16 18 19 15 14 17 20

Решение

Результат расчета коэффициента корреляции между данными

Коэффициент корреляции составляет 0,92, что говорит о высокой положительной зависимости между переменными

Построим уравнения регрессии вида: и , где – удельный вес прод.товаров в товарообороте (%), – уровень рентабельности (%).

1.

Таким образом, по результатам регрессионного анализа, регрессионное уравнение будет иметь вид: у = 1,34х, где х – удельный вес продовольственных товаров в товарообороте (%), у – уровень рентабельности (%)

2.

В этом случае регрессионное уравнение будет иметь вид: у = 1,47 + 1,22х.

Проведём дисперсионный анализ

На основе результатов дисперсионного анализа при уровне значимости в 5% можно принять альтернативную гипотезу, т.е. можно утверждать, что уравнение регрессии адекватно отражает зависимость между переменными.

Для выбора модели составим следующую таблицу:

Значимость коэффициентов по критерию Стъюдента значим незначимы
Адекватность регрессионного уравнения по критерию Фишера адекватно неадекватно
Стандартная ошибка регрессии 0,833003 0,876652
Коэффициент детерминации 99% 83%
Log-likelihood -9,35 -9,15
AIC 20,7113 22,2952
BIC 20,7907 22,4541
HQC 20,1755 21,2236

Анализируя характеристики двух моделей можно прийти к выводу о том, что в первой модели меньше ошибка и лучше показатели качества регрессионного уравнения, более того, вторая модель неадекватна, т.е. не соответствует исходным данным и оценкам, полученным при помощи регрессионного анализа и регрессионная модель отражает анализируемые данные не точно. Следовательно, более точной является первая модель.

Таким образом, модель зависимости уровня рентабельности от числа оборотов оборачиваемых средств в квартал будет иметь вид: у = 1,34х.

Оценить/Добавить комментарий
Имя
Оценка
Комментарии:
Где скачать еще рефератов? Здесь: letsdoit777.blogspot.com
Евгений07:01:12 19 марта 2016
Кто еще хочет зарабатывать от 9000 рублей в день "Чистых Денег"? Узнайте как: business1777.blogspot.com ! Cпециально для студентов!
15:39:11 25 ноября 2015

Работы, похожие на Лабораторная работа: Однофакторный регрессионный анализ при помощи системы GRETL
Статистика
Предмет и метод статистической науки. Предмет статистики. Актуальность и место этой науки в современных условиях. Основные категории статистики. Метод ...
В уравнение регрессии не включаются оба или хотя бы один из тесно взаимосвязанных между собой факторов, коэффициент корреляции равен или превышает величину 0,8, это делается, чтобы ...
Аналитическое выравнивание - это набор уравнения прямой или кривой линии, адекватно выражающей общую тенденцию развития динамического ряда и расчет параметров этого уравнения чаще ...
Раздел: Рефераты по статистике
Тип: реферат Просмотров: 7679 Комментариев: 3 Похожие работы
Оценило: 3 человек Средний балл: 3 Оценка: неизвестно     Скачать
Психологический словарь
Борис Гурьевич Мещеряков, Владимир Петрович Зинченко Большой психологический словарь Оглавление Предисловие Персоналии Список авторов Список ...
Он же эмпирически установил для восприятия оптимального К. д. 4 приблизительных уравнения, которые попарно связывают такие стимульные переменные, как пространственное смещение ...
При этом формулируется проверяемое предположение (обозначаемое обычно терминами "нулевая гипотеза", "гипотеза Н0") и альтернативное ему, а все множество возможных выборок ...
Раздел: Рефераты по психологии
Тип: книга Просмотров: 4613 Комментариев: 2 Похожие работы
Оценило: 0 человек Средний балл: 0 Оценка: неизвестно     Скачать
Процесс и критерии проверки статистических гипотез
Содержание Введение Глава 1. Общие понятия проверки статистических гипотез 1.1 Сущность и виды проверки статистических гипотез 1.2 Выбор критериев для ...
Как уже отмечалось выше, следует иметь в виду, что статистическая проверка гипотез имеет вероятностный характер, так как принимаемые вывод основываются на изучении свойств ...
Чем меньше уровень значимости, тем меньше вероятность браковать проверяемую гипотезу, когда она верна, т.е. меньше вероятность совершить ошибку первого рода.
Раздел: Рефераты по экономике
Тип: курсовая работа Просмотров: 14787 Комментариев: 2 Похожие работы
Оценило: 0 человек Средний балл: 0 Оценка: неизвестно     Скачать
... для 9-го класса на тему "Квадратные уравнения и неравенства с ...
Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Вятский государственный ...
Актуальность выбора темы элективного курса "Квадратные уравнения и неравенства с параметром" определяется значимостью темы "Квадратный трехчлен и его свойства" в школьном курсе ...
4. Квадратное уравнение - это уравнение, соответствующее квадратному трехчлену (1), Ax+Bх+C=0, где х - переменная, А, В, С - некоторые числа, А 0.
Раздел: Рефераты по педагогике
Тип: дипломная работа Просмотров: 14342 Комментариев: 2 Похожие работы
Оценило: 0 человек Средний балл: 0 Оценка: неизвестно     Скачать
Экономическое планирование методами математической статистики
Министерство образования Украины Харьковский государственный технический университет радиоэлектроники Кафедра ПОЭВМ Комплексная курсовая работа по ...
РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ, МНОЖЕСТВЕННАЯ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ, УРОВЕНЬ ЗНАЧИМОСТИ, КРИТЕРИЙ СЕРИЙ, КРИТЕРИЙ ИНВЕРСИЙ, КРИТЕРИЙ , ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ, МУЛЬТИПЛИКАТИВНО-АДИТИВНАЯ МОДЕЛЬ, ТРЕНД.
Для оценки степени зависимости между переменными модели построим корреляционную матрицу, и для каждого коэффициента корреляции в матрице рассчитаем V-функцию, которая служит для ...
Раздел: Рефераты по экономико-математическому моделированию
Тип: реферат Просмотров: 842 Комментариев: 2 Похожие работы
Оценило: 1 человек Средний балл: 4 Оценка: неизвестно     Скачать
Билеты на государственный аттестационный экзамен по специальности ...
1 Кибернетический подход к информационной системе как системе управления. Понятие кибернетической системы связано с процессами управления и ...
Подобный анализ называется также регрессионным анализом (регрессионный анализ - форма статистического анализа, используемого для прогнозов; Регрессионный анализ позволяет оценить ...
Существует альтернативная версия исчисления доменов, где переменные кортежа заменены переменными доменов, т. е. переменными изменяемыми на доменах, а не на отношениях.
Раздел: Рефераты по информатике, программированию
Тип: реферат Просмотров: 1451 Комментариев: 3 Похожие работы
Оценило: 1 человек Средний балл: 2 Оценка: неизвестно     Скачать
Корреляционно-регрессионный анализ
Министерство образования Российской Федерации ОРЕНБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Финансово-экономический факультет Кафедра МММЭ КОНТРОЛЬНАЯ ...
1. По исходным данным построить классическую линейную модель множественной регрессии, оценить значимость полученного уравнения регрессии и его коэффициентов, для значимых ...
2. Проанализировать матрицу парных коэффициентов корреляции на наличие мультиколинеарности, если мультиколлинеарность присутствует устранить методом пошагового отбора переменных ...
Раздел: Рефераты по экономике
Тип: контрольная работа Просмотров: 1112 Комментариев: 2 Похожие работы
Оценило: 0 человек Средний балл: 0 Оценка: неизвестно     Скачать
Демографическая ситуация в Республике Бурятия
Содержание Введение.. 6 1. Необходимость и значение статистического изучения демографических процессов в регионе..
Для получения уравнения регрессии со значимыми коэффициентами используем пошаговый алгоритм регрессионного анализа с исключением переменных.
Стандартная ошибка равна 0,2. F набл. =41,7 можно сказать, что уравнение регрессии значимо, так как F набл.> F кр. (при n =13; ѭ=0,95; ѭ1 = 6; ѭ2 =4) = 4,53, то есть хотя бы один ...
Раздел: Рефераты по социологии
Тип: дипломная работа Просмотров: 4957 Комментариев: 2 Похожие работы
Оценило: 0 человек Средний балл: 0 Оценка: неизвестно     Скачать

Все работы, похожие на Лабораторная работа: Однофакторный регрессионный анализ при помощи системы GRETL (11259)

Назад
Меню
Главная
Рефераты
Благодарности
Опрос
Станете ли вы заказывать работу за деньги, если не найдете ее в Интернете?

Да, в любом случае.
Да, но только в случае крайней необходимости.
Возможно, в зависимости от цены.
Нет, напишу его сам.
Нет, забью.



Результаты(151067)
Комментарии (1843)
Copyright © 2005-2016 BestReferat.ru bestreferat@mail.ru       реклама на сайте

Рейтинг@Mail.ru