Зарегистрируйся в 2 клика в Кампус и получи неограниченный доступ к материалам с подпиской Кампус+ 🔥
Исходными данными для моделирования являются социально-экономические показатели субъектов Сибирского федерального округа (Таблицы 2, 3). Требуется исследовать зависимость результирующего признака Y, соответствующего варианту задания, от факторных переменных Х1, Х2 и Х3 (Таблица 1): Таблица 1 Вариант Обозначение, наименование, единица измерения показателя 4 Y4 Доля потребительских расходов домашних хозяйств, использованных на оплату услуг, % Все варианты Х1 Среднедушевые денежные доходы (в месяц), руб Х2 Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций, руб Х3 Индекс потребительских цен (декабрь к декабрю предыдущего года), % Исходные данные к задаче Таблица 2 Сибирский федеральный округ Х1 Х2 Х3 Республика Алтай 13836,9 15632,4 106,4 Республика Бурятия 15715,5 19924,0 107,5 Республика Тыва 10962,8 19163,1 107,3 Республика Хакасия 14222,8 20689,5 107,6 Алтайский край 12499,9 13822,6 104,8 Забайкальский край 15968,8 21099,6 107,8 Красноярский край 20145,5 25658,6 106,1 Иркутская область 16017,2 22647,7 107,4 Кемеровская область 16666,0 20478,8 106,5 Новосибирская область 18244,1 20308,5 106,2 Омская область 17247,9 19087,8 105,0 Томская область 16516,0 24001,0 106,1 Прогнозные значения 16500,0 21000,0 106,0 Таблица 3 Сибирский федеральный округ Y4 Республика Алтай 16,4 Республика Бурятия 23,2 Республика Тыва 21,1 Республика Хакасия 25,0 Алтайский край 20,8 Забайкальский край 23,3 Красноярский край 29,7 Иркутская область 22,5 Кемеровская область 26,3 Новосибирская область 21,7 Омская область 25,1 Томская область 24,5 Порядок выполнения работы Рассчитать матрицу парных коэффициентов корреляции; проанализировать тесноту и направление связи результирующего признака Y с каждым из факторов Х; оценить статистическую значимость коэффициентов корреляции r(Y, Xi); выбрать наиболее информативный фактор. Построить модель парной линейной регрессии с наиболее информативным фактором; дать экономическую интерпретацию коэффициента регрессии. Оценить качество модели с помощью средней относительной ошибки аппроксимации, коэффициента детерминации, t – критерия Стьюдента и F – критерия Фишера (принять уровень значимости α=0,05). Осуществить прогнозирование среднего значения показателя Y (прогнозные значения факторов приведены в Таблице 2). Представить графически фактические и модельные значения Y, результаты прогнозирования.
Наш проект является банком работ по всем школьным и студенческим предметам. Если вы не хотите тратить время на написание работ по ненужным предметам или ищете шаблон для своей работы — он есть у нас.
Нужна помощь по теме или написание схожей работы? Свяжись напрямую с автором и обсуди заказ.
В файле вы найдете полный фрагмент работы доступный на сайте, а также промокод referat200 на новый заказ в Автор24.