Автор: Пользователь скрыл имя, 12 Марта 2012 в 12:23, курсовая работа
целью данной работы является: исследовать экономическое состояние республики, выявить основные проблемы экономической деятельности и провести корреляционно-регрессионный анализ.
Для достижения цели необходимо рассмотреть следующие задачи:
- сущность и типы экономического роста
- провести корреляционно-регрессионный анализ динамики показателей экономического роста за период 2006-2008 г.
tрасч.=
4,516389607
tтабл=
2,228138842
Далее можно проверить основную гипотезу о равенстве средних значений с использованием t-критерия Стьюдента:
сигма= | 8,456250154 |
|
|
tрасч.= | 4,516389607 |
tтабл= | 2,228138842 |
Так как tрасч>tтабл, то гипотеза об отсутствии тренда отвергается. Тренд есть.
Гипотезу о равенстве дисперсий проверим с помощью F-теста, который можно найти среди инструментов «Анализа данных» (Excel).
«Двухвыборочные t-тесты»
Таблица 9.
Двухвыборочный F-тест для дисперсии | ||
|
|
|
| Переменная 1 | Переменная 2 |
Среднее | 1838,577 | 3952,984 |
Дисперсия | 357951,9473 | 3352743,605 |
Наблюдения | 6 | 6 |
df | 5 | 5 |
F | 0,106763889 |
|
P(F<=f) одностороннее | 0,014108909 |
|
F критическое одностороннее | 0,198006944 |
|
Двухвыборочный t-тест с одинаковыми дисперсиями | |||
|
|
| |
|
| Переменная 1 | Переменная 2 |
Среднее |
| 1838,577 | 3952,984 |
Дисперсия |
| 357951,9473 | 3352743,605 |
Наблюдения |
| 6 | 6 |
Объединенная дисперсия |
| 1855347,776 |
|
Гипотетическая разность средних |
| 0 |
|
df |
| 10 |
|
t-статистика |
| -2,688664118 |
|
P(T<=t) одностороннее |
| 0,011375906 |
|
t критическое одностороннее |
| 1,812461505 |
|
P(T<=t) двухстороннее |
| 0,022751813 |
|
t критическое двухстороннее |
| 2,228139238 |
|
Выбор вида модели и оценка ее параметров
С помощью команды «Мастер диаграмм» построим различные линии тренда. Для дальнейшего анализа выберем полиномиальный вид модели (оценка R2=0,7095).
Рис. 3. «Выбор вида модели»
Уравнение зависимости переменной Y от X имеет вид:
Y= 0,0371t3-0,8966t2+9,3849t-101,
Оценка качества модели
Качество модели оценивается стандартным для математических моделей образом: по адекватности и точности на основе анализа остатков регрессии e. Расчетные значения получаются путем подстановки в модель фактических значений всех включенных факторов.
Анализ остатков позволяет получить представление, насколько хорошо подобрана сама модель и насколько правильно выбран метод оценки коэффициентов.
Оценка параметров полиномиальной модели
t | Yt | Ykr | Yt-Ykp | e(t)-e(cр) | (e(t)-e(cр))^2 | Et-Et-1 | (Et-Et-1)^2 | Et^2 | I(Et/Yt)I*100% |
1 | 107 | 110,42 | -3,425 | -3,43801 | 11,81995 |
|
| 11,7333 | 3,201308411 |
2 | 117,3 | 117,38 | -0,080 | -0,09281 | 0,008614 | 3,34 | 11,1903 | 0,00643 | 0,068371697 |
3 | 132,8 | 122,98 | 9,81 | 9,800383 | 96,04751 | 9,89 | 97,87540 | 96,2949 | 7,389307229 |
Таблица 10.
4 | 133,8 | 127,46 | 6,3316 | 6,3189833 | 39,92955 | -3,4814 | 12,120 | 40,08915 | 4,732137 |
5 | 115,2 | 131,04 | -15,847 | -15,859616 | 251,5274 | -22,178 | 491,89 | 251,1274 | 13,75607 |
6 | 126,7 | 133,94 | -7,2454 | -7,2580166 | 52,67880 | 8,6016 | 73,987 | 52,49582 | 5,718547 |
7 | 143 | 136,38 | 6,6138 | 6,6011833 | 43,5756 | 13,8592 | 192,07 | 43,74235 | 4,625034 |
8 | 145,8 | 138,59 | 7,208 | 7,1953833 | 51,77354 | 0,5942 | 0,3530 | 51,9552 | 4,943758 |
9 | 141 | 140,78 | 0,2146 | 0,2019833 | 0,040797 | -6,9934 | 48,907 | 0,046053 | 0,152198 |
10 | 136,2 | 143,18 | -6,989 | -7,0016166 | 49,02263 | -7,2036 | 51,891 | 48,8461 | 5,131424 |
11 | 151,6 | 146,02 | 5,5746 | 5,5619833 | 30,9356 | 12,5636 | 157,84 | 31,07616 | 3,677176 |
12 | 147,5 | 149,51 | -2,0172 | -2,0298166 | 4,12015 | -7,5918 | 57,635 | 4,069095 | 1,36759 |
Среднее значение |
| 133,14 | 0,0126 |
|
|
|
|
|
|
Сумма |
| 1597,7 | 0,1514 |
| 631,4802 |
| 1195,7 | 631,48 | 54,76293 |
Информация о работе Корреляционно-регрессионный анализ развития экономического роста