Обработка экономических статистических данных

Автор: Пользователь скрыл имя, 31 Марта 2012 в 09:23, контрольная работа

Описание работы

Скачать полностью (80.62 Кб) Сколько стоит заказать работу?

Работа содержит 1 файл

эконометрика_школа (2).doc

— 615.00 Кб (Скачать)

Федеральное агентство по Российской Федерации

ФГБОУ «Челябинский государственный университет»

Институт экономики отраслей, бизнеса и администрирования

Контрольная работа

по предмету: «Эконометрика»

на тему: «Обработка экономических статистических данных»

Выполнил: Иванов Т.В.

Группа: 29 ПС - 305

Проверил: Шатин И. А.

Челябинск

2011 год

Обработка статистических данных давно применяется в разнообразных видах человеческой деятельности .Ни в одной области знаний и практической деятельности обработка статистических данных не играет такой большой роли, как в экономике. Всесторонний и глубокий анализ этой информации предполагает использование специальных методов, важное место среди которых занимает корреляционный и регрессивный анализы обработки статистических данных. Рассмотрим зависимость успеваемости студентов КИИТ от различных факторов. На средний балл влияет количество пропусков (по болезни и по неуважительными причинам). Еще возьмем систематические физические нагрузки и прогулки на свежем воздухе, которые положительно влияют на успеваемость студентов.

Источники анализа - опрос и ведомости успеваемости студентов.

Таблица 1

Исходные статистические данные

№по списку	Средний балл	Количество пропусков по уважительной причине	Количество пропусков по болезни	Количество часов в неделю физических нагрузок	Количество часов в неделю прогулок
1	3,8	8	0	2	10
2	3,7	5	0	2	12
3	3,2	30	18	2	20
4	3,5	12	0	2	6
5	2,9	10	50	9	8
6	3,7	40	0	2	10
7	3	60	18	11	15
8	4	10	2	5	10
9	4,1	0	0	7	10
10	4,1	15	6	7	12
11	3,2	20	0	5	12
12	3,1	26	0	12	12
13	3,8	5	0	2	7
14	4	6	0	2	7
15	3,2	10	6	2	10
16	3,7	12	0	2	10
17	4,3	0	0	10	10
18	3,6	16	18	5	20
19	3,1	10	12	5	20
20	4,3	2	0	2	10
21	4,6	0	0	2	12
22	3,6	22	0	2	12
23	3,5	20	6	5	10
24	2,8	30	56	10	20
25	4,1	2	0	12	10
26	3,2	6	12	5	15
27	3,7	0	0	5	15
28	3,9	4	0	2	10
29	3,6	20	14	2	15

Окончание таблицы 1

30	4,2	12	4	2	15
31	3,5	10	10	2	26
32	3,1	70	20	5	20
33	4	5	0	10	7
34	3,6	6	0	2	7
35	3,3	10	6	2	7
36	3,2	6	0	2	7
37	4,3	20	2	2	7
38	4,3	0	0	2	10
39	2,9	28	30	2	30
40	3,1	46	12	5	12
41	3,8	15	8	2	10
42	4	15	10	2	10
43	3,5	28	12	5	10
44	3,4	10	0	5	12
Сумма	161,5	685	336	196	546
Сред ний балл	3,625	15,5	7,545455	4,340909	12,27273

Построим функцию от нескольких переменных, описывающих зависимость среднего балла учащихся от прочих признаков.

Экономическая модель будет иметь вид:

y=f(x1,x2,х3,х4,х5)

где x1 –количество пропусков по уважительной причине,

x2 – количество пропусков по неуважительно причине,

х3 – количество часов физической нагрузки,

х4 –количество часов прогулок на свежем воздухе.

y – средний балл студентов

Оценим связь между признаками количественно, для этого заполним матрицу корреляций:

Таблица 2.

Матрица корреляций между исходными статистическими признаками

	x1	x2	х3	х4	y
x1	1	0,41	0,17	0,37	-0,54
x2	0,41	1	0,29	0,50	-0,60
х3	0,17	0,29	1	0,03	-0,20
х4	0,37	0,50	0,03	1	-0,42
y	-0,54	-0,60	-0,20	-0,42	1

арная корреляция отсутствует, и существует только связь (обратная зависимость) между успеваемостью и количеством пропусков. Именно эти факторы и будем включать в модель.

y=f(х1, x2).

Рассмотрим две модели: линейную вида y=a0+a1x1+a2x2 и нелинейную вида

Найдем сначала коэффициенты для линейного уравнения и выполним оценку значимости полученной модели.

Расчеты выполним во вспомогательной таблице: n=44, m=2.

Таблица 3.

№п/п	y		x1	X2			x1x1	x2x2	x1x2	x1y	x2y
1	2		3	4			6	8	9	11	12
1	2		3	4			9	16	12	6	8
2	3,8		8	0			64	0	0	30,4	0
3	3,7		5	0			25	0	0	18,5	0
4	3,2		30	18			900	324	540	96	57,6
5	3,5		12	0			144	0	0	42	0
6	2,9		10	50			100	2500	500	29	145
7	3,7		40	0			1600	0	0	148	0
8	3		60	18			3600	324	1080	180	54
9	4		10	2			100	4	20	40	8
10	4,1		0	0			0	0	0	0	0
11	4,1		15	6			225	36	90	61,5	24,6
12	3,2		20	0			400	0	0	64	0
13	3,1		26	0			676	0	0	80,6	0
14	3,8		5	0			25	0	0	19	0
15	4		6	0			36	0	0	24	0
16	3,2		10	6			100	36	60	32	19,2
17	3,7		12	0			144	0	0	44,4	0
18	4,3		0	0			0	0	0	0	0
19	3,6		16	18			256	324	288	57,6	64,8
20	3,1		10	12			100	144	120	31	37,2
21	4,3		2	0			4	0	0	8,6	0
22	4,6		0	0			0	0	0	0	0
23	3,6		22	0			484	0	0	79,2	0
24	3,5		20	6			400	36	120	70	21
25	2,8		30	56			900	3136	1680	84	156,8
26	4,1		2	0			4	0	0	8,2	0
27	3,2		6	12			36	144	72	19,2	38,4
28	3,7		0	0			0	0	0	0		0
29	3,9		4	0			16	0	0	15,6		0
30	3,6		20	14			400	196	280	72		50,4
31	4,2		12	4			144	16	48	50,4		16,8
32	3,5		10	10			100	100	100	35		35
33	3,1		70	20			4900	400	1400	217		62
34	4		5	0			25	0	0	20		0
35	3,6		6	0			36	0	0	21,6		0
36	3,3		10	6			100	36	60	33		19,8
37	3,2		6	0			36	0	0	19,2		0
38	4,3		20	2			400	4	40	86		8,6
39	4,3		0	0			0	0	0	0		0
40	2,9		28	30			784	900	840	81,2		87
41		3,1	46		12	2116		144	552	142,6			37,2
		3,8	15		8	225		64	120	57			30,4
43		4	15		10	225		100	150	60			40
44		3,5	28		12	784		144	336	98			42
45		3,4	10		0	100		0	0	34			0
46		2	3		4	9		16	12	6			8
47		3,8	8		0	64		0	0	30,4			0
48		3,7	5		0	25		0	0	18,5			0
49		3,2	30		18	900		324	540	96		57,6
Сумма		161,5	685		336	20723		9128	8508	2315,8		1063,8

В результате решения системы уравнения методом наименьших квадратов, получаем уравнение теоретической зависимости: .

1. Оценим адекватность полученной модели.

Вычислим коэффициент детерминации , для чего также выполним дополнительные расчеты.

Таблица 4

№п/п	y
1	2	6	7	8	9	10
1	3,8	3,599774	-0,02523	0,000636	0,175	0,030625
2	3,7	3,676236	0,051236	0,002625	0,075	0,005625
3	3,2	3,555238	-0,06976	0,004867	-0,425	0,180625
4	3,5	3,497825	-0,12717	0,016173	-0,125	0,015625
5	2,9	4,982646	1,357646	1,843202	-0,725	0,525625
6	3,7	2,784181	-0,84082	0,706977	0,075	0,005625
7	3	2,790619	-0,83438	0,696191	-0,625	0,390625
8	4	3,606154	-0,01885	0,000355	0,375	0,140625
9	4,1	3,803673	0,178673	0,031924	0,475	0,225625
10	4,1	3,593425	-0,03158	0,000997	0,475	0,225625
11	3,2	3,293927	-0,33107	0,109609	-0,425	0,180625
12	3,1	3,141003	-0,484	0,234253	-0,525	0,275625
13	3,8	3,676236	0,051236	0,002625	0,175	0,030625
14	4	3,650749	0,025749	0,000663	0,375	0,140625
15	3,2	3,720861	0,095861	0,009189	-0,425	0,180625
16	3,7	3,497825	-0,12717	0,016173	0,075	0,005625
17	4,3	3,803673	0,178673	0,031924	0,675	0,455625
18	3,6	3,91206	0,28706	0,082404	-0,025	0,000625
19	3,1	3,892923	0,267923	0,071783	-0,525	0,275625
20	4,3	3,752698	0,127698	0,016307	0,675	0,455625
21	4,6	3,803673	0,178673	0,031924	0,975	0,950625
22	3,6	3,242952	-0,38205	0,145961	-0,025	0,000625
23	3,5	3,465988	-0,15901	0,025285	-0,125	0,015625
24	2,8	4,644961	1,019961	1,040321	-0,825	0,680625
25	4,1	3,752698	0,127698	0,016307	0,475	0,225625
26	3,2	3,994872	0,369872	0,136805	-0,425	0,180625
27	3,7	3,803673	0,178673	0,031924	0,075	0,005625
28	3,9	3,701724	0,076724	0,005887	0,275	0,075625
29	3,6	3,695404	0,070404	0,004957	-0,025	0,000625
30	4,2	3,612533	-0,01247	0,000155	0,575	0,330625
31	3,5	3,835569	0,210569	0,044339	-0,125	0,015625
32	3,1	2,5931	-1,0319	1,064817	-0,525	0,275625
33	4	3,676236	0,051236	0,002625	0,375	0,140625
34	3,6	3,650749	0,025749	0,000663	-0,025	0,000625
35	3,3	3,720861	0,095861	0,009189	-0,325	0,105625
36	3,2	3,650749	0,025749	0,000663	-0,425	0,180625
37	4,3	3,351281	-0,27372	0,074922	0,675	0,455625
38	4,3	3,803673	0,178673	0,031924	0,675	0,455625
39	2,9	3,950336	0,325336	0,105843	-0,725	0,525625
40	3,1	2,97538	-0,64962	0,422006	-0,525	0,275625
41	3,8	3,650779	0,025779	0,000665	0,175	0,030625
42	4	3,708132	0,083132	0,006911	0,375	0,140625
43	3,5	3,434151	-0,19085	0,036423	-0,125	0,015625
44	3,4	3,5488	-0,0762	0,005806	-0,225	0,050625
Среднее	3,625
Сумма	159,5	159,5	1,55E-14	7,125201	-8,9E-16	8,8825

Информация о работе Обработка экономических статистических данных