Используя данные «Российского статистического ежегодника» (сайт www gks ru) выберите 2-а взаимосвязанных признака (факторный и результативный) по 10-и субъектам РФ за 2015 (или за 2016 г

Как заказчик описал требования к работе:

Задание: решить контрольную по статистике, срок 2 дня, очень нужно! Расписывайте, пожалуйста, подробное решение для каждой задачи.

Фрагмент выполненной работы:

Используя данные «Российского статистического ежегодника» (сайт www.gks.ru), выберите 2-а взаимосвязанных признака (факторный и результативный) по 10-и субъектам РФ за 2015 (или за 2016 г.). 2. Упорядочите выбранную информацию по факторному признаку. Проанализируйте результаты группировки. Исключите аномальные наблюдения, если они имеются. 4. Постройте эмпирическую линию регрессии. 5. Выберите математическую функцию для построения уравнения регрессии. 6. (работа была выполнена специалистами Автор 24) Определите с помощью метода наименьших квадратов параметры уравнения регрессии. 7. Определите теоретические значения результативного признака. 8. Изобразите на графике фактических данных теоретическую кривую. Оцените визуально выбор функции связи. 9. Определите среднюю относительную ошибку аппроксимации. Оцените ее значение. 10. Определите индекс корреляции (теоретическое корреляционное отношение). Произведите оценку показателя. 11. Определите линейный коэффициент парной корреляции (если связь линейная). 12. Определите коэффициенты Фехнера и Спирмена. Проанализируйте рассчитанные показатели. 13. Составьте задачу на применение коэффициентов ассоциации и контингенции. Проанализируйте рассчитанные показатели. Решение: . Выберем 10 регионов РФ с Центрального и Северо-Западного округа. Используем данные Российского статистического ежегодника за 2015 г. Выбираем следующие взаимосвязанные показатели (2015 г.г.): у – среднедушевой месячный доход на одного жителя, руб.; х – номинальная среднемесячная зарплата, руб. Таблица 1 Исходные данные № Области Среднедушевые денежные доходы, руб. Среднемесячная номинальная начисленная зарплата, руб. 1 Белгородская область 28327 25456 2 Брянская область 25375 21679 3 Владимирская область 23732 23877 4 Воронежская область 30109 24906 5 Ивановская область 22560 21161 6 Калужская область 27550 29939 7 Костромская область 22466 21796 8 Курская область 25814 23921 9 Липецкая область 27657 24524 10 Московская область 37622 40643 2. Упорядочим исходные данные по факторному признаку: Таблица 2. Ранжировка исходных данных по факторному признаку. № Области Среднедушевые денежные доходы, руб. Среднемесячная номинальная начисленная зарплата, руб. 5 Ивановская область 22560 21161 2 Брянская область 25375 21679 7 Костромская область 22466 21796 3 Владимирская область 23732 23877 8 Курская область 25814 23921 9 Липецкая область 27657 24524 4 Воронежская область 30109 24906 1 Белгородская область 28327 25456 6 Калужская область 27550 29939 10 Московская область 37622 40643 Проведем группировку исходных данных. Образуем три группы с равными интервалами, исключим данные Московской области как аномальное – разница между ним и предыдущим значением 10704 руб., в то время как разница между предыдущим и минимальным значением – всего 8778 руб. Интервал группировки: , Xmax – максимальное значение группировочного признака, у нас – 29939; Xmin – минимальное значение группировочного признака, у нас – 21161; n – число групп, у нас – 3. Имеем: руб. Определим границы интервалов, средину интервалов хi, средние значение и дисперсию результативного признака в интервалах и в целом с помощью функций MS Excell: Таблица 3. Результаты группировки регионов ЦАО по номинальной среднемесячной зарплате в 2015 году. Интервал, руб. Количество регионов Средина интервала Среднее значение результативного признака, уіср Дисперсия результативного признака 21161-24087 5 22624 23989,4 2419809,8 24087-27013 3 25550 28697,7 1606121,3 27013-29939 1 28476 27550,0 0,0 Итого 9 25954,4 7165010,3 Все таки в третий интервал входит только один объект, это в значительной мере обусловлено очень небольшим общим числом объектов – всего 9. 4. Строим эмпирическую линию регрессии по средним точкам интервалов xi и средним значениям результативного признака yi: Рис. 1. Эмпирическая линий регрессии. Преобладает прямая связь между признаками (в первых двух интервалах). 5. Выбираем линейную функцию зависимости в виде: Система для определения коэффициентов уравнения: Вспомогательные данные: Таблица 4. Построение линейного уравнения регрессии x y x*x x*y y*y yteor 21161 22560 447787921 477392160 508953600 24033,08 21679 25375 469979041 550104625 643890625 24367,29 21796 22466 475065616 489668936 504721156 24442,78 23877 23732 570111129 566648964 563207824 25785,44 23921 25814 572214241 617496694 666362596 25813,83 24524 27657 601426576 678260268 764909649 26202,88 24906 30109 620308836 749894754 906551881 26449,35 25456 28327 648007936 721092112 802418929 26804,21 29939 27550 896343721 824819450 759002500 29696,64 Сумма 217259 233590 5301245017 5675377963 6120018760 Подставляем: Подставляем в систему: Ее решение: а = 0,6452; b = 10380. Уравнение регрессии: 7. Теоретические значения результативного признака определены в последнем столбце таблицы 4. 8. Графическое изображение фактических данных и линии регрессии: Рис. 2. График теоретических и фактических данных. Форма связи в целом выбрана верно. 9. Средняя ошибка аппроксимации: Составим расчетную таблицу: Таблица 5. Определение средней ошибки аппроксимации x y yteor Abs(yteor/y-1) 21161 22560 24033,08 0,065 21679 25375 24367,29 0,040 21796 22466 24442,78 0,088 23877 23732 25785,44 0,087 23921 25814 25813,83 0,000 24524 27657 26202,88 0,053 24906 30109 26449,35 0,122 25456 28327 26804,21 0,054 29939 27550 29696,64 0,078 Итого 0,585 Получаем: = 0,585/9*100 = 6,5%. Средняя ошибка аппроксимации не превышает 10% - это хорошая модель. 10. Определим по результатам таблицы 3 межгрупповую дисперсию: 44428600,37/9 = 4936511,153 Эмпирический индекс детерминации - отношение: 4936511,153/7165010,3 = 0,6889 Корреляционное отношение - корень из этой величины: 0,83...Посмотреть предложения по расчету стоимости

Заказчик
заплатил

200 ₽

Заказчик не использовал рассрочку

Гарантия сервиса
Автор24

20 дней

Заказчик принял работу без использования гарантии

25 октября 2017

Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой

Заказ выполнил

Unita

Используя данные «Российского статистического ежегодника» (сайт www gks ru) выберите 2-а взаимосвязанных признака (факторный и результативный) по 10-и субъектам РФ за 2015 (или за 2016 г.docx

2017-10-28 20:09

Последний отзыв студента о бирже Автор24

Общая оценка