Вариация, дисперсионный анализ статистических данных

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 13 Декабря 2013 в 15:58, практическая работа

Краткое описание

Имеются 15 статистических наблюдений по трем показателям предприятий. Требуется построить интервальный вариационный ряд по номеру показателя, соответствующему первой цифре шифра варианта, и, используя правило сложения дисперсий рассчитать влияние на колеблемость группировочного признака основных и второстепенных факторов.

Скачать полностью (249.51 Кб) Сколько стоит заказать работу?
Прикрепленные файлы: 1 файл

Статистика 2456.doc

— 574.50 Кб (Скачать документ)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Задание 3.

Тема: «Корреляционно-регрессионный  анализ»

 

           По результатам 10 наблюдений построить  с использованием стандартной  программы расчета на ЭВМ четырехфакторную линейную регрессионную модель показателя У. Номера факторов соответствуют шифру варианта. Сделать прогноз значения показателя У от заданных значений факторов. Рассчитать среднюю ошибку аппроксимации прогноза.

 

Результаты статистических наблюдений.

 

N0

Наблю-

дения

Y

ФАКТОРЫ

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

  Х9

1

2,8

3,4

5,0

2,5

3,7

4,1

4,5

5,6

3,1

4,2

2

3,7

4,4

5,8

3,6

4,7

5,2

5,5

6,7

4,3

5,3

3

2,6

3,6

4,8

2,4

3,4

4,0

4,2

5,3

2,8

4,0

4

3,8

4,5

6,1

3,7

4,9

5,5

6,0

7,2

4,7

5,6

5

3,4

4,2

5,5

3,2

4,1

4,8

5,2

6,3

3,7

4,9

6

4,5

5,4

5,7

2,9

4,7

4,6

5,3

6,2

3,4

5,1

7

5,2

6,0

6,4

4,2

4,9

4,7

6,3

7,2

4,5

6,7

8

2,3

3,2

4,3

1,9

3,1

3,5

3,9

5,0

2,3

2,8

9

4,6

5,1

5,9

3,2

5,3

4,4

5,7

6,5

3,8

5,9

10

1,8

2,5

3,6

1,3

2,4

2,9

3,2

4,3

1,5

3,5

Прогнозные

значения

факторов Xi

 

6,5

 

7,3

 

5,6

 

6,2

 

5,0

 

8,2

 

7,9

 

5,6

 

6,5


 

 

Решение

 

№

Наблюдения

Y

ФАКТОРЫ

X2

X4

X5

X6

1

2,8

5,0

3,7

4,1

4,5

2

3,7

5,8

4,7

5,2

5,5

3

2,6

4,8

3,4

4,0

4,2

4

3,8

6,1

4,9

5,5

6,0

5

3,4

5,5

4,1

4,8

5,2

6

4,5

5,7

4,7

4,6

5,3

7

5,2

6,4

4,9

4,7

6,3

8

2,3

4,3

3,1

3,5

3,9

9

4,6

5,9

5,3

4,4

5,7

10

1,8

3,6

2,4

2,9

3,2

Прогнозные

значения

факторов Xi

 

7,3

 

6,2

 

5,0

 

8,2


 

Введем исходные данные задачи.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

После нажатия «Ввод» получаем коэффициенты четырехфакторной регрессии:

 

 

 Тогда уравнение  четырехфакторной регрессии будет  иметь вид:

 

У = -1,839 + 1,294Х2 + 0,371Х4 – 0,967Х5 + 0,229Х7

 

 

 

Сделаем прогноз значения показателя У от заданных значений факторов.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рассчитаем среднюю ошибку аппроксимации прогноза:

 

№

Наблюдения

Y

ФАКТОРЫ

  

X2

X4

X5

X6

yрасч

1

2,8

5,0

3,7

4,1

4,5

3,06

0,0676

2

3,7

5,8

4,7

5,2

5,5

3,64

0,0036

3

2,6

4,8

3,4

4,0

4,2

2,72

0,0144

4

3,8

6,1

4,9

5,5

6,0

3,92

0,0144

5

3,4

5,5

4,1

4,8

5,2

3,34

0,0036

6

4,5

5,7

4,7

4,6

5,3

4,04

0,2116

7

5,2

6,4

4,9

4,7

6,3

5,15

0,0025

8

2,3

4,3

3,1

3,5

3,9

2,38

0,0064

9

4,6

5,9

5,3

4,4

5,7

4,81

0,0441

10

1,8

3,6

2,4

2,9

3,2

1,63

0,0289

Итого

0,3971


 

Средняя ошибка аппроксимации составляет  = √(0,3971/10)= 0,1993 или 19,93 %.


Информация о работе Вариация, дисперсионный анализ статистических данных