Логотип Автор24реферат
Задать вопрос
%
уникальность
не проверялась
Контрольная работа на тему:

Известны статистические данные по 36 строительным бригадам

уникальность
не проверялась
Аа
9946 символов
Категория
Эконометрика
Контрольная работа
Известны статистические данные по 36 строительным бригадам .pdf

Зарегистрируйся в 2 клика в Кампус и получи неограниченный доступ к материалам с подпиской Кампус+ 🔥

Условие

Известны статистические данные по 36 строительным бригадам. Необходимо выяснить влияние различных факторов на величину накладных расходов в строительстве. Известно, что к накладным расходам относятся административно-хозяйственные, коммунальные расходы, дополнительная заработная плата и другие расходы. На качественном уровне выявлено, что фактический уровень накладных расходов оказался наиболее тесно связан со следующими факторами: объемом выполненных работ, численностью рабочих, занятых на строительно-монтажных работах, фондом заработной платы. Остальные факторы были признаны незначимыми. На основании имеющихся данных необходимо при помощи использования функций Excel: 1. Рассчитать параметры множественной линейной регрессии, проводя процедуру стандартного регрессионного исследования до получения удовлетворительной модели. Провести полный анализ полученного уравнения регрессионной связи. К числу рассчитываемых и анализируемых параметров относятся: а) коэффициенты регрессии (и их значимость); б) коэффициент корреляции (и его значимость); в) коэффициент детерминации; г) стандартные ошибки коэффициентов регрессии; д) доверительные интервалы для коэффициентов регрессии; е) величины общей, объясненной и остаточной дисперсии. 2. На основании реальных и расчетных значений накладных расходов построить графики и сравнить их. Статистические данные по исследуемым показателям приведены в таблице № Накладные расходы Объем работ (куб. м.) Численность рабочих (чел.) Фонд заработной платы (руб.) 1 78577 209 6 29439 2 125276 360 12 37708 3 82316 254 6 31127 4 57019 143 3 20182 5 142175 429 11 51071 6 110711 293 9 40533 7 75206 210 5 33551 8 105191 271 9 39511 9 59945 154 6 19683 10 119512 333 8 47130 11 130445 384 10 44740 12 100705 280 7 36725 13 202788 535 14 83653 14 161855 462 11 72979 15 124467 340 9 49299 16 174655 489 14 51019 17 99959 267 7 44072 18 52327 140 3 18985 19 51249 148 4 21042 20 73767 207 5 33111 21 85209 235 6 31623 22 69009 188 5 22554 23 84874 236 8 35399 24 101894 299 7 40469 25 149551 386 10 45737 26 68195 207 7 29166 27 113206 357 9 48584 28 67999 197 6 23435 29 102432 310 7 45042 ЗО 88133 243 5 34987 31 88680 230 6 32566 32 71627 194 6 24580 33 95250 258 8 38907 34 67534 197 5 26341 35 69009 188 5 22554 36 84874 236 8 35399

Нужно полное решение этой работы?

Решение

Потяни, чтобы посмотреть
1. Рассчитать параметры множественной линейной регрессии, проводя процедуру стандартного регрессионного исследования до получения удовлетворительной модели. Провести полный анализ полученного уравнения регрессионной связи.
На первом этапе включим в модель все факторы. В качестве программного средства реализации анализа воспользуемся пакетом прикладных программ Microsoft Excel, функцией «Анализ данных», инструмент «Регрессия». Применение инструмента «Регрессия»
(Анализ данных EXCEL)
Для проведения регрессионного анализа необходимо выполнить следующие действия:
Выбрать команду «Сервис»→ «Анализ данных».
В диалоговом окне «Анализ данных» выбрать инструмент «Регрессия», а затем щёлкнуть по кнопке ОК.
В диалоговом окне «Регрессия» в поле «Входной интервал » ввести адрес одного диапазона ячеек, который представляет зависимую переменную. В поле «Входной интервал Х» ввести адреса одного или нескольких диапазонов, которые содержат значения независимых переменных.
Если введены и заголовки столбцов, то следует установить флажок «Метки в первой строке».
Выбрать параметры вывода. В данном случае «Новая рабочая книга».
ОК.
Результаты представлены в таблице 1.
Таблица 1

Без проверки значимости коэффициентов а и bi уравнение регрессии было бы записано в следующем виде:
у = 544.278 + 262.413х1 + 1664.053х2 + 0.359х3.
Однако необходимо проверить, все ли из включенных в уравнение параметров действительно оказывают влияние на у.
Для коэффициента b1 вероятность его не влияния на у равна 0,00 (0%), что меньше порогового значения в 5%, поэтому коэффициент b1 признается значимым и оставляется в модели.
Для коэффициента а вероятность его не влияния на у равна 0,85 (85%), что больше порогового значения в 5%, поэтому коэффициент а признается незначимым и должен быть удален из модели. Для коэффициента b2 вероятность его не влияния на у равна 0,096 (9,6%), что больше порогового значения в 5%, поэтому коэффициент b2 признается незначимым и должен быть удален из модели . Для коэффициента b3 вероятность его не влияния на у равна 0,06 (6%), что больше порогового значения в 5%, поэтому коэффициент b3 признается незначимым и должен быть удален из модели.
В первую очередь из модели будет исключена переменная х2, поскольку вероятность ее не влияния на у, определяемая соответствующим ей коэффициентом b2 и b3 выше, чем для константы а.
К числу рассчитываемых и анализируемых параметров относятся:
а) коэффициенты регрессии (и их значимость):
Значимость коэффициентов регрессии оценим с помощью критерия Стьюдента.
Расчетные значения критерия Стьюдента следующие: ; и . Табличное значение критерия при уровне значимости и числе степеней свободы равно 2,037.
Таким образом, признается статистическая значимость параметра ,т.к. .
Таким образом, признается статистическая не значимость параметров и ,т.к. и .
б) коэффициент корреляции (и его значимость);
Множественный коэффициент корреляции R, равный 0,989, свидетельствует о тесной связи между признаками.
в) коэффициент детерминации:
Множественный коэффициент детерминации , показывает, что около 97,7% вариации зависимой переменной (накладные расходы) учтено в модели и обусловлено влиянием включенных факторов (объем работ, численность рабочих и фонд заработной платы) и на 2,3% — другими факторами, не включенными в модель.
г) стандартные ошибки коэффициентов регрессии:
д) доверительные интервалы для коэффициентов регрессии:
Доверительные интервалы для параметров чистой регрессии:
,
,
,
Анализ верхней и нижней границ доверительного интервалаприводит к выводу о том, что с вероятностью параметр находясь в указанных границах, не принимает нулевого значения, т.е. является статистически значимым и существенно отличен от нуля.
Анализ верхней и нижней границ доверительных интерваловприводит к выводу о том, что с вероятностью параметр и находясь в указанных границах, принимают нулевые значения, т.е
50% задачи недоступно для прочтения
Переходи в Кампус, регистрируйся и получай полное решение
Получить задачу
Больше контрольных работ по эконометрике:

По территориям региона приводятся данные за 199Xг

7168 символов
Эконометрика
Контрольная работа
Все Контрольные работы по эконометрике
Найди решение своей задачи среди 1 000 000 ответов
Крупнейшая русскоязычная библиотека студенческих решенных задач