«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

1. 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.