- •Задание №1
- •Решение:
- •3. Оценка статистической значимости по критерию Фишера.
- •4. Оценка статистической значимости по критерию Стьюдента.
- •Задание №2
- •Решение:
- •3. Оценка статистической значимости по критерию Фишера.
- •4. Оценка статистической значимости по критерию Стьюдента.
- •1Вводим данные в таблицу
- •3. Рассчитаем коэффициент корреляции:
- •5. Оценка статистической значимости по критерию Фишера.
- •Оценка статистической значимости по критерию Фишера.
3. Оценка статистической значимости по критерию Фишера.
3.1. Выдвигаем нулевую гипотезу о статистически незначимом отличии показателей от нуля: a0=а1=rxy=0.
3.2. Табличное значение критерия Фишера для заданного уровня значимости и числа степеней свободы ν=12 (ν=n-m-1, где n=14 – число измерений, m=1 – число независимых переменных) равно Fтабл = 4,54.
3.3. Если Fфакт > Fтабл, то нулевая гипотеза отвергается. В данном случае Fфакт = 33,96, а Fтабл = 4,54. Т.е. полученный результат статистически значим с вероятностью 0,95. Эти данным можно доверять, т.к. надежность модели составляет 95%, а ошибка – 5%.
4. Оценка статистической значимости по критерию Стьюдента.
3.1. Выдвигаем нулевую гипотезу о статистически незначимом отличии показателей от нуля: a0=а1=rxy=0.
3.2. Табличное значение t-критерия для заданного уровня значимости и числа степеней свободы ν=12 (ν=n-m-1, где n=14 – число измерений, m=1 – число независимых переменных) равно tтабл = 2,179.
3.3. Рассчитаем фактические значения t-критерия для каждого параметра модели. С этой целью определим случайные ошибки параметров ma0, mа1, mrxy.
Значения ma0, ma1 с помощью функции ЛИНЕЙН:
ma0= 53,26, ma1= 0,06.
Значение mrxy рассчитаем по формуле:
.
Тогда фактические значения t-критерия равны:
,
,
.
3.4. Сравниваем фактические значения t-критерия с табличным значением:
;
;
.
Нулевую гипотезу не принимаем. Поэтому эти значения можно считать статистически значимыми и надежными.
3.5. Поскольку модель не отвергается, рассчитаем доверительные интервалы для параметров регрессии.
Для значения а0:
,
т.е.
Для значения а1:
Выводы:
Средняя заработная плата и выплаты социального характера по регионам не связаны с прожиточным минимумом.
Поскольку модель отвергнута, не имеет смысл рассчитывать по ней прогнозные значения.
Задание №3
район |
Ср.зар. плата и выплаты социального хар-ра, тыс. руб. |
Прожиточный минимум в ср. на душу населения, тыс.руб. х |
Брянская область |
615 |
289 |
Владимирская |
727 |
338 |
Ивановская |
584 |
287 |
Калужская |
753 |
324 |
Костромская |
707 |
307 |
Орловская |
657 |
304 |
Рязанская |
654 |
307 |
Смоленская |
693 |
290 |
Тверская |
704 |
314 |
Тульская |
780 |
304 |
Ярославская |
830 |
341 |
Респ. Марий Эл |
554 |
364 |
Респ. Мордовия |
560 |
342 |
Чувашская респ. |
545 |
310 |
Кировская |
672 |
411 |
Нижегородская |
796 |
304 |
Fтабл.=4,60 =0,05 |
у=85,89 |
х=31,28 |
среднее |
676,9375 |
314,75 |
ЗАДАЧА:
Представлена сравнительная таблица данных:
- средняя заработная плата и выплаты социального характера;
-потребительские расходы на душу населения.
ТРЕБУЕТСЯ:
Рассчитать параметры уравнения линейной регрессии.
Оценить статистическую надежность регрессионного моделирования с помощью критерия Фишера.
Оценить статистическую надежность регрессионного моделирования с помощью t-критерия Стьюдента.
рассчитать прогнозное значение результата, если прогнозное значение фактора увеличится на 7% от его среднего уровня. Определить доверительный интервал прогноза для уровня значимости =0,05.
Оценить полученные результаты и сделать выводы.
РЕШЕНИЕ
