Создан заказ №2612427
10 января 2018
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА На основании исходных данных представленных в приложении необходимо определить вид функциональной зависимости между исследуемыми показателями
Как заказчик описал требования к работе:
Выполнить контрольную по экономике за 2 дня в двух вариантах. Пишите сразу сколько будет стоить контрольная.
Фрагмент выполненной работы:
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
На основании исходных данных представленных в приложении необходимо определить вид функциональной зависимости между исследуемыми показателями. Для этого необходимо рассчитать:
Параметры уравнения (а; в) линейной зависимости у = ах + в.
Коэффициент корреляции для определения тесноты связи и направления.
Среднее квадратичное отклонение (σx; σy).
Коэффициенты вариации (vx; vy).
Установить зависимость исследуемых показателей (х; у) от фактора времени (t), построить график зависимости объема продаж; и прибыли от фактора времени. (работа была выполнена специалистами Автор 24)
На основании полученных показателей сделать соответствующие выводы.
Таблица 1
Исходные данные
Периоды Объём реализованной продукции (X), тыс. шт. Прибыль (Y), тыс. руб.
Вариант
35 35
1 417 725
2 463 1150
3 487 475
4 340 530
5 407 630
6 477 1325
7 507 1175
8 540 2181,25
9 680 2250
10 867 2810
Решение:
. Связь между исследуемыми показателями аналитически можно выразить формулой у = ах + в и придать ей количественное выражение применяя метод корреляционного анализа.
Центральная процедура регрессионного анализа – оценка коэффициентов уравнения регрессии с помощью метода наименьших квадратов (МНК).
Для реализации МНК уравнение дифференцируются по каждому из неизвестных параметров, частные производные приравниваются нулю. В результате получается система уравнений, при решении которой определяются значения параметров уравнения регрессии. Ниже приведена такая система для линейного уравнения у = ах + в:
.(1)
Ее решение дает следующие выражения для расчета параметров:
;(2)
.(3)
Для простоты расчёта построим таблицу:
Таблица 2
Периоды x
y
x2 xy
1 417 725 173889 302325
2 463 1150 214369 532450
3 487 475 237169 231325
4 340 530 115600 180200
5 407 630 165649 256410
6 477 1325 227529 632025
7 507 1175 257049 595725
8 540 2181,25 291600 1177875
9 680 2250 462400 1530000
10 867 2810 751689 2436270
Сумма (Σ)
5185 13251,25 2896943 7874605
Рассчитаем значение параметров
Таким образом, уравнение линейной зависимости у = ах + в будет иметь вид:
у = 4,814 х – 1170,969
2. Корреляционный анализ состоит в определении степени связи между двумя случайными величинами X и Y. В качестве меры тесноты такой связи используется коэффициент корреляции. Коэффициент корреляции оценивается по выборке объема п связанных пар наблюдений (x, y) из совместной генеральной совокупности X и Y. Для оценки степени взаимосвязи величин X и Y, измеренных в количественных шкалах, используется коэффициент линейной корреляции , предполагающий, что выборки X и Y распределены по нормальному закону.
Коэффициент корреляции — параметр, который характеризует степень линейной взаимосвязи между двумя выборками, рассчитывается по формуле:
.(4)
Коэффициент корреляции определяет степень, тесноту линейной связи между величинами и может принимать значения от –1 (строгая обратная линейная зависимость) до +1 (строгая прямая линейная зависимость). Приближенно принимают следующую классификацию корреляционных связей:
сильная, или тесная при коэффициенте корреляции rв>0,70;
средняя - при 0,50<rв<0,69;
умеренная - при 0,30<rв<0,49;
слабая - при 0,20<rв<0,29;
очень слабая - при rв<0,19.
Для более точного ответа на вопрос о наличии линейной корреляционной связи необходима проверка соответствующей статистической гипотезы.
Для простоты расчёта построим таблицу:
Таблица 3
Периоды x
y
x2 y2 xy
1 417 725 173889 525625 302325
2 463 1150 214369 1322500 532450
3 487 475 237169 225625 231325
4 340 530 115600 280900 180200
5 407 630 165649 396900 256410
6 477 1325 227529 1755625 632025
7 507 1175 257049 1380625 595725
8 540 2181,25 291600 4757851,56 1177875
9 680 2250 462400 5062500 1530000
10 867 2810 751689 7896100 2436270
Сумма (Σ)
5185 13251,25 2896943 23604251,56 7874605
Коэффициент корреляции
Полученное значение коэффициента корреляции свидетельствует о наличии тесной прямой линейной зависимости между показателями.
3. Для характеристики вариации признаков рассчитаем среднеквадратическое отклонение по формулам
.(5)
.(6)
При этом среднее значение показателей составит:
(7)
.(8)
Для простоты расчёта построим таблицу:
Таблица 4
Периоды x
y
()2 ()2
1 417 725 -101,5 10302,25 -600,125 360150,016
2 463 1150 -55,5 3080,25 -175,125 30668,766
3 487 475 -31,5 992,25 -850,125 722712,516
4 340 530 -178,5 31862,25 -795,125 632223,766
5 407 630 -111,5 12432,25 -695,125 483198,766
6 477 1325 -41,5 1722,25 -0,125 0,016
7 507 1175 -11,5 132,25 -150,125 22537,516
8 540 2181,25 21,5 462,25 856,125 732950,016
9 680 2250 161,5 26082,25 924,875 855393,766
10 867 2810 348,5 121452,25 1484,875 2204853,766
Сумма (Σ)
5185 13251,25 - 208520,5 - 6044688,906
Таким образом, среднеквадратическое отклонение составит:
.
.
4. Коэффициент вариации найдем по формулам:
;(9)
.(10)
Коэффициент вариации характеризует относительную меру отклонения измеренных значений от среднеарифметического: Чем больше значение коэффициента вариации, тем относительно больший разброс и меньшая выравненность исследуемых значений.
Если коэффициент вариации меньше 10%, то изменчивость вариационного ряда принято считать незначительной, от 10% до 20% относится к средней, больше 20% и меньше 33% к значительной и если коэффициент вариации превышает 33%, то это говорит о неоднородности информации и необходимости исключения самых больших и самых маленьких значений.
Коэффициент вариации по признаку х имеет значение 27,85 %, т.е...Посмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
200 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
11 января 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
На основании исходных данных представленных в приложении необходимо определить вид функциональной зависимости между исследуемыми показателями.docx
2018-01-14 17:04
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Замечательно выполненная работа. Быстро и качественно. Автору огромная благодарность!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
