«САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»
(СПбГЭУ)
Отчет по лабораторной работе №2
«Эконометрика»
Выполнила:
Драганчук Марина
М3421
Проверил(а):
Старший преподаватель
Вангородская Анна Владиславовна
Санкт-Петербург
2014
Статистическая совокупность данной лабораторной работы состоит из 50 элементов. Каждая единица совокупности является вином сорта Каберне Совиньон. Статистическая совокупность была проанализирована по ряду качественных и количественных признаков (характеристик): «выдержка», «содержание винограда сорта Каберне Совиньон», «цена», «объем», «крепость».
Таблица №1 - «Вина сорта Каберне Совиньон»
Продолжение таблицы №1
Источник данных - сайт winestyle.ru.
Для построения аналитической группировки был выделен признак-фактор и признак-результат. В качестве признака-фактора (x) я выбрала признак «крепость», а признак-результат (y) – «цена». Далее была произведена группировка единиц совокупности по признаку-фактору (х). По каждой полученной группе были отобраны соответствующие значения признака-результата (y) и на их основе рассчитан некоторый обобщающий показатель – среднее значение y.
Таблица №2 – «Аналитическая группировка»
Расчет средней ошибки аппроксимации
Расчет средней ошибка аппроксимации производится по следующей формуле: ;
.
Таблица №3 – «Показатели для расчета средней ошибки аппроксимации»
руб. |
руб. |
руб. |
344,4 |
-1,86997 |
1,86997 |
344,4 |
0,04334 |
0,04334 |
351,3 |
0,03493 |
0,03493 |
361,6 |
-0,79912 |
0,79912 |
378,8 |
-0,21816 |
0,21816 |
378,8 |
0,02859 |
0,02859 |
382,3 |
0,32931 |
0,32931 |
382,3 |
0,17786 |
0,17786 |
385,7 |
-0,64144 |
0,64144 |
385,7 |
0,44096 |
0,44096 |
389,2 |
0,40125 |
0,40125 |
392,6 |
0,37678 |
0,37678 |
392,6 |
0,33565 |
0,33565 |
Продолжение таблицы №3
руб. |
руб. |
руб. |
392,6 |
-0,51012 |
0,51012 |
392,6 |
0,32305 |
0,32305 |
392,6 |
0,09947 |
0,09947 |
392,6 |
0,06069 |
0,06069 |
396,1 |
0,04560 |
0,04560 |
396,1 |
0,02923 |
0,02923 |
396,1 |
0,02445 |
0,02445 |
399,5 |
0,01353 |
0,01353 |
403,0 |
-0,03325 |
0,03325 |
403,0 |
-1,21410 |
1,21410 |
403,0 |
-0,17141 |
0,17141 |
406,4 |
-1,62201 |
1,62201 |
406,4 |
-0,84732 |
0,84732 |
413,3 |
-0,24115 |
0,24115 |
413,3 |
-0,08764 |
0,08764 |
413,3 |
-0,02811 |
0,02811 |
413,3 |
0,07951 |
0,07951 |
416,7 |
0,10377 |
0,10377 |
420,2 |
0,19811 |
0,19811 |
420,2 |
0,32227 |
0,32227 |
420,2 |
0,27553 |
0,27553 |
420,2 |
-0,42438 |
0,42438 |
423,6 |
-0,41212 |
0,41212 |
423,6 |
-1,40703 |
1,40703 |
427,1 |
-0,39115 |
0,39115 |
427,1 |
-0,28253 |
0,28253 |
430,5 |
-0,10961 |
0,10961 |
434,0 |
-1,27211 |
1,27211 |
434,0 |
0,03775 |
0,03775 |
434,0 |
0,11434 |
0,11434 |
434,0 |
0,28031 |
0,28031 |
447,8 |
-0,17830 |
0,17830 |
447,8 |
-0,12784 |
0,12784 |
447,8 |
-0,07118 |
0,07118 |
447,8 |
0,13561 |
0,13561 |
447,8 |
0,21584 |
0,21584 |
447,8 |
0,23851 |
0,23851 |
По результатам расчетов средняя ошибка аппроксимации равна 35,452. Вывод: Значение средней ошибки аппроксимации не лежит в пределах 8-10%, что свидетельствует о том, что модель к исходным данным подобрана не очень хорошо.