Автор: Пользователь скрыл имя, 31 Марта 2012 в 09:23, контрольная работа
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.
, что означает для функции отсутствие автокорреляции остатков также для гиперболической функции.
Проверим гипотезу о гетероскедастичности остатков для линейной функции для x1
Таблица 10
№п/п | y | X1 | X2 | y*x1 | y*x2 | x1*x2 | ||
1 | 4,3 | 2 | 0 | 4 | 0 | 8,6 | 0 | 0 |
2 | 4,1 | 2 | 0 | 4 | 0 | 8,2 | 0 | 0 |
3 | 3,9 | 4 | 0 | 16 | 0 | 15,6 | 0 | 0 |
4 | 3,7 | 5 | 0 | 25 | 0 | 18,5 | 0 | 0 |
5 | 3,8 | 5 | 0 | 25 | 0 | 19 | 0 | 0 |
6 | 4 | 5 | 0 | 25 | 0 | 20 | 0 | 0 |
7 | 4 | 6 | 0 | 36 | 0 | 24 | 0 | 0 |
/8 | 3,2 | 6 | 12 | 36 | 144 | 19,2 | 38,4 | 72 |
9 | 3,6 | 6 | 0 | 36 | 0 | 21,6 | 0 | 0 |
10 | 3,2 | 6 | 0 | 36 | 0 | 19,2 | 0 | 0 |
Сумма | 37,8 | 47 | 12 | 243 | 144 | 173,9 | 38,4 | 72 |
Решая систему уравнений получаем для первых 10 исходных значений уравнение :
у[1-10]=4,5-0,14х1-0,04х2
Таблица 11
№п/п | y | X1 | X2 | y*x1 | y*x2 | x1*x2 | ||
31 | 3,6 | 22 | 0 | 484 | 0 | 79,2 | 0 | 0 |
32 | 3,1 | 26 | 0 | 676 | 0 | 80,6 | 0 | 0 |
33 | 2,9 | 28 | 30 | 784 | 900 | 81,2 | 87 | 840 |
34 | 3,5 | 28 | 12 | 784 | 144 | 98 | 42 | 336 |
35 | 3,2 | 30 | 18 | 900 | 324 | 96 | 57,6 | 540 |
36 | 2,8 | 30 | 56 | 900 | 3136 | 84 | 156,8 | 1680 |
37 | 3,7 | 40 | 0 | 1600 | 0 | 148 | 0 | 0 |
38 | 3,1 | 46 | 12 | 2116 | 144 | 142,6 | 37,2 | 552 |
39 | 3 | 60 | 18 | 3600 | 324 | 180 | 54 | 1080 |
40 | 3,1 | 70 | 20 | 4900 | 400 | 217 | 62 | 1400 |
Сумма | 32 | 380 | 166 | 16744 | 5372 | 1206,6 | 496,6 | 6428 |
Аналогично получаем функцию:
y[31-40]= 3.55-0,003x1-0,013x4
Вычисляем остатки e:
Таблица12
у[1-10] | e1 | e12 | y[31-40] | e2 | e22 |
4,213736 | 0,086264 | 0,007441 | 3,434 | 0,166 | 0,027556 |
4,213736 | -0,11374 | 0,012936 | 3,422 | -0,322 | 0,103684 |
3,924725 | -0,02473 | 0,000611 | -0,484 | 3,384 | 11,45146 |
3,78022 | -0,08022 | 0,006435 | 1,856 | 1,644 | 2,702736 |
3,78022 | 0,01978 | 0,000391 | 1,07 | 2,13 | 4,5369 |
3,78022 | 0,21978 | 0,048303 | -3,87 | 6,67 | 44,4889 |
3,635714 | 0,364286 | 0,132704 | 3,38 | 0,32 | 0,1024 |
3,2 | 0 | 0 | 1,802 | 1,298 | 1,684804 |
3,635714 | -0,03571 | 0,001276 | 0,98 | 2,02 | 4,0804 |
3,635714 | -0,43571 | 0,189847 | 0,69 | 2,41 | 5,8081 |
|
| 0,399945 |
|
| 74,98694 |
Fрасчетн=0,005.
Fстат=Fраспобр(0,05;13;13)=2,
Таким образом, гипотеза о том, что x1 вызывает гетероскедастичность отклоняется.
Таким образом, из рассмотренных моделей и , где , наиболее точно описывает зависимость среднего балла студентов от количества пропусков по уважительным и неуважительными причинам линейная функция и может быть использована при прогнозе среднего балла ученика и выработке методов повышения успеваемости в школе и оптимизации организации учебного процесса.
Информация о работе Обработка экономических статистических данных