Содержание
Задача №1 3
Список используемой литературы 24
Задача №1
По территориям центрального района известны данные за 1997 г.
Таблица 1 – Исходные данные
Район
Прожиточный минимум в среднем на одного пенсионера в месяц, тыс.руб., х
Средний размер назначенных ежемесячных пенсий, тыс.руб., y
Брянская обл.
178
240
Владимирская обл.
202
226
Ивановская обл.
197
221
Калужская обл.
201
226
Костромская обл.
189
220
г. Москва
302
250
Орловская обл.
215
237
Рязанская обл.
166
232
Смоленская обл.
199
215
Тверская обл.
180
220
Тульская обл.
181
222
Ярославская обл.
186
131
1. По данным, приведенным в таблице, для характеристики зависимости y от x, рассчитать параметры линейной функции.
2. По данным той же таблицы рассчитать параметры степенной функции.
3. Рассчитать параметры показательной функции.
4. Оценить каждую модель через среднюю ошибку аппроксимации А и F -критерий Фишера, сделать выводы.
Ответ:
1. Линейная функция.
Для оценки параметров ? и ? – используют МНК (метод наименьших квадратов). Метод наименьших квадратов дает наилучшие (состоятельные, эффективные и несмещенные) оценки параметров уравнения регрессии. Но только в том случае, если выполняются определенные предпосылки относительно случайного члена (?) и независимой переменной (x).
Формально критерий МНК можно записать так:
S = ?(yi – y*i)2 > min
Система нормальных уравнений.
a•n + b?x = ?y
a?x + b?x2 = ?y•x
Для наших данных система уравнений имеет вид
12a + 2396 b = 2640
2396 a + 491762 b = 530815
Домножим уравнение (1) системы на (-199.67), получим систему, которую решим методом алгебраического сложения.
-2396a -478409.32 b = -527128.8
2396 a + 491762 b = 530815
Получаем:
13352.68 b = 3686.2
Откуда b = 0.2766
Теперь найдем коэффициент «a» из уравнения (1):
12a + 2396 b = 2640
12a + 2396 • 0.2766 = 2640
12a = 1977.37
a = 164.7806
Получаем эмпирические коэффициенты регрессии: b = 0.2766, a = 164.7806. Уравнение регрессии (эмпирическое уравнение регрессии):
y = 0.2766 x + 164.7806
Эмпирические коэффициенты регрессии a и b являются лишь оценками теоретических коэффициентов ?i, а само уравнение отражает лишь общую тенденцию в поведении рассматриваемых переменных.
Для расчета параметров регрессии построим расчетную таблицу (табл. 2).
Таблица 2 – Расчетная таблица
x
y
x2
y2
x • y
178
240
31684
57600
42720
202
226
40804
51076
45652
197
221
38809
48841
43537
201
226
40401
51076
45426
189
220
35721
48400
41580
302
250
91204
62500
75500
215
237
46225
56169
50955
166
232
27556
53824
38512
199
215
39601
46225
42785
180
220
32400
48400
39600
181
222
32761
49284
40182
186
131
34596
17161
24366
2396
2640
491762
590556
530815
1. Параметры уравнения регрессии.
Выборочные средние.
Выборочные дисперсии:
Среднеквадратическое отклонение