Автор: Пользователь скрыл имя, 16 Сентября 2011 в 17:04, контрольная работа
1. Рассчитайте матрицу парных коэффициентов корреляции; оцените статистическую значимость коэффициентов корреляции.
2. Постройте поле корреляции результативного признака и наиболее тесно связанного с ним фактора.
3. Рассчитайте параметры линейной парной регрессии для всех факторов X.
4. Оцените качество каждой модели через коэффициент детерминации, среднюю ошибку аппроксимации и F-критерий Фишера. Выберите лучшую модель.
Четвертая предпосылка - о статистической независимости остатков. Данные имеют временную структуру и поэтому данная проверка обязательна. Чтобы предпосылка выполнялась, надо, чтобы критерий Дарбина – Уотсона был больше верхнего критического уровня d2. Критерий Дарбина – Уотсона рассчитывается по формуле:
Расчетный критерий Дарбина-Уотсона равен 2,281 (d' =4-2,281=1,719, таблица 14). Ближайшие табличные критические значения d1=1,08, d2=1,36 (n=15, k=1, α=0,05). Расчетное значение d' больше d2, остатки независимы, предпосылка выполняется.
Пятая предпосылка – о нормальном законе распределения остатков проверяется с помощью RS-критерия:
где и - максимальный и минимальный уровни ряда остатков соответственно; - среднеквадратичное отклонение.
Таблица
16 - Статистики остатков(a)
Минимум | Максимум | Среднее | Стд. отклонение | N | |
Предсказанное значение | 4.5778 | 25.6444 | 15.1111 | 7.21168 | 9 |
Стандартиз. предсказанное значение | -1.461 | 1.461 | .000 | 1.000 | 9 |
Стандартная ошибка предсказанного значения | .114 | .211 | .158 | .037 | 9 |
Скорректированное предсказанное значение | 4.3214 | 25.4286 | 15.0779 | 7.21607 | 9 |
Остаток | -.47778 | .42222 | .00000 | .32059 | 9 |
Стандартиз. остаток | -1.394 | 1.232 | .000 | .935 | 9 |
Стьюд. остаток | -1.493 | 1.562 | .041 | 1.083 | 9 |
Удаленный остаток | -.54777 | .67857 | .03324 | .43407 | 9 |
Стьюд. удаленный остаток | -1.674 | 1.791 | .051 | 1.171 | 9 |
Расстояние Махаланобиса | .000 | 2.133 | .889 | .827 | 9 |
Расстояние Кука | .000 | .740 | .196 | .261 | 9 |
Центрированное значение разбалансировки | .000 | .267 | .111 | .103 | 9 |
a Зависимая переменная: спрос
Подставляя
значения в формулу, получаем (0,42222+0,47778)/0,32059=2,
Вывод:
предпосылки МНК выполняются, модель
можно применять для
Относительная ошибка введена переменной Отн_ошибка. Используеv меню Преобразовать-> Вычислить. В окне Вычислить переменную вводим значение новой переменной и выражение для ее вычисления по формуле среднего значения относительной погрешности (рисунок 36).
Рисунок 36
На листе появляется новый столбец данных Отн_ошибка (рисунок 37).
Рисунок 37
Среднее значение находим используя меню Анализ-> Отчеты-> Итоги по наблюдениям. В окне Подытожить наблюдения указана переменная Отн_ошибка (рисунок 38). В окне Статистики надо указать Среднее (рисунок 39).
Рисунок 38
Рисунок 39
Таблица
17 - Сводка для наблюдений(a)
отн_ошибка | ||
1 | .08 | |
2 | .03 | |
3 | .02 | |
4 | .04 | |
5 | .01 | |
6 | .01 | |
7 | .02 | |
8 | .00 | |
9 | .01 | |
Итого | Среднее | .0250 |
a Ограничено первыми 100 наблюдениями
В окне вывода появляется отчет Подытожить с таблицей Сводка для наблюдений (таблица 17). Средняя относительная ошибка 2,5% (<5%) свидетельствует о высокой точности модели.
Рисунок 40
Рисунок 41
Полученная
диаграмма показывает визуально
наличие возрастающего
Рисунок 42
Рисунок 43
После нажатия кнопки Применить появляется график (рисунок 44).
Рисунок 44
Спрос на 4 неделе был ниже границы доверительного интервала.
Список литературы: