Архив2 / курсовая docx525 / kursovaya_rabota(3)
.docxКурсовая работа.
Задание 1
На основе имеющихся данных за 10 месяцев необходимо выявить есть ли зависимость между 2 экономическими показателями (x и y), если есть - то описать вид зависимости (линейная, криволинейная, положительная, отрицательная), определить коэффициент корреляции и изобразить зависимость графически.
а) б)
|
|
Задание 2
На основе имеющихся данных о количестве рабочих и объемах продаж за 12 месяцев необходимо:
-
оценить тесноту связи с помощью коэффициентов корреляции и детерминации
-
рассчитать параметры уравнения линейной парной регрессии
-
оценить степень связи факторного признака с результативным, используя коэффициент эластичности
-
определить среднюю ошибку аппроксимации
-
оценить с помощью F-критерия Фишера статистическую надежность моделирования
Месяцы |
Количество рабочих, чел. |
Объем продаж, тыс. руб. |
1 |
65 |
124 |
2 |
73 |
184 |
3 |
70 |
161 |
4 |
68 |
164 |
5 |
66 |
140 |
6 |
69 |
154 |
7 |
75 |
210 |
8 |
70 |
164 |
9 |
64 |
126 |
10 |
72 |
172 |
11 |
65 |
133 |
12 |
71 |
150 |
Задание 3
Некоторая организация желает исследовать зависимость полученной прибыли У (млн. руб.) от вложения средств в научные разработки выпускаемой продукции Х (тыс. руб.). Для этого рассматривается 4 регрессионных уравнения:
- линейное: y=b*x+a,
- гиперболическое: y=b/x+a,
- степенное: y=a*xb,
- экспоненциальное: y=a*eb*x .
В результате наблюдений, получены данные:
|
Средства, вложенные в научные разработки, х, тыс. руб. |
Прибыль, у, млн. руб. |
1 |
2 |
5 |
2 |
4 |
6 |
3 |
7 |
8 |
4 |
9 |
11 |
5 |
10 |
16 |
6 |
12 |
22 |
7 |
15 |
29 |
8 |
16 |
35 |
9 |
20 |
44 |
10 |
22 |
57 |
11 |
25 |
83 |
Необходимо:
-
подобрать уравнение, наилучшим образом описывающее данную зависимость (учитывая коэффициент детерминации)
-
изобразить регрессионные зависимости графически
Задание 4
Методом простой (трехмесячной) скользящей средней сгладить имеющиеся данные по производству продукции, изобразить исходный и сглаженный временные ряды на графике.
Месяцы |
Производство продукции (тыс. шт.) |
январь |
151 |
февраль |
146 |
март |
152 |
апрель |
151 |
май |
154 |
июнь |
145 |
июль |
149 |
август |
147 |
сентябрь |
155 |
октябрь |
153 |
ноябрь |
146 |
декабрь |
154 |
Задание 5
Для условия задания 2 рассчитать параметры регрессии a и b, коэффициент корреляции r, коэффициент детерминации r2, F-критерий Фишера, используя следующие функции:
-
статистические функции «наклон» (коэффициент b) и «отрезок» (коэффициент a) в уравнении y=b*x+a. Сравнить с ранее полученными значениями.
-
Рассчитать коэффициент корреляции с помощью статистической функции КОРРЕЛ. Сравнить с ранее полученным значением.
-
Использовать статистическую функцию ЛИНЕЙН для получения следующих значений:
Значение коэффициента b |
Значение коэффициента а |
Среднеквадратическое отклонение b |
Среднеквадратическое отклонение а |
Коэффициент детерминации R2 |
Среднеквадратическое отклонение у |
F-статистика |
Число степеней свободы |
Регрессионная сумма квадратов |
Остаточная сумма квадратов. |
Аргументы функции: КОНСТ=1 при уравнении y=b*x+a
КОНСТ=0 при уравнении y=b*x
Поле статистика должно содержать 1, если нужно вывести полную статистику о регрессии. Функция возвращает массив размером 2 столбца и 5 строк. После ввода выделяется соответствующий диапазон и нажимается F2 и Ctrl+Shift+Enter
Задание 6
Построить тренды временного ряда – линейный, полиномиальный (6 степени), экспоненциальный (с отображением на диаграмме уравнения регрессии и коэффициента детерминации) для следующих данных, характеризующих динамику выпуска продукции Швеции:
Год, х |
Выпуск, у |
Год, х |
Выпуск, у |
Год, х |
Выпуск, у |
Год, х |
Выпуск, у |
1970 |
1054 |
1980 |
2367 |
1990 |
14004 |
2000 |
23080 |
1971 |
1104 |
1981 |
2913 |
1991 |
13088 |
2001 |
23981 |
1972 |
1149 |
1982 |
3837 |
1992 |
12518 |
2002 |
23446 |
1973 |
1291 |
1983 |
5490 |
1993 |
13471 |
2003 |
29658 |
1974 |
1427 |
1984 |
5502 |
1994 |
13617 |
2004 |
39573 |
1975 |
1505 |
1985 |
6342 |
1995 |
16356 |
2005 |
38435 |
1976 |
1513 |
1986 |
7665 |
1996 |
20037 |
|
|
1977 |
1635 |
1987 |
8570 |
1997 |
21748 |
|
|
1978 |
1987 |
1988 |
11172 |
1998 |
23298 |
|
|
1979 |
2306 |
1989 |
14150 |
1999 |
26570 |
|
|
Выбрать уравнение, которое наилучшим образом описывает исходные данные.