Файл: Назовите виды аналитических зависимостей, наиболее часто используются при построении моделей.docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 08.11.2023
Просмотров: 118
Скачиваний: 2
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
| Автономная некоммерческая организация высшего образования «МОСКОВСКИЙ МЕЖДУНАРОДНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» |
| Кафедра экономики и управления Форма обучения: очно-заочная |
распространение в производственных функциях, в исследованиях спроса и потребления.3.Охарактеризуйте функции, которые чаще всего используются для построения уравнения парной регрессии.Ответ: В парной регрессии выбор вида математической функции ŷх = f(x) может быть осуществлен тремя методами:1. графическим;2. аналитическим, т.е. исходя из теории изучаемой взаимосвязи;3. экспериментальным.Класс математических функций для описания связи двух переменных достаточно широк. Основными являются следующие:1. ŷх = a + b*x;2. ŷх = a + b/x;3. ŷх = a*xb;4. ŷх = a + b*x + c*x2;5. ŷх = a + b*x + c*x2 + d*x3;6. ŷх = a*bx.4.Укажите, по какой формуле вычисляется выборочный коэффициент парной корреляции rxy .Ответ: Выборочный коэффициент корреляции является одним из основных показателей тесноты связи между двумя переменными. При изучении зависимости переменной Y от переменной Х выборочный коэффициент корреляции обозначается как rxy. При изучении зависимости переменной Х от переменной Y выборочный коэффициент корреляции обозначается как ryx.Выборочный коэффициент корреляции является оценкой коэффициента корреляции Pxy генеральной совокупности.Выборочный парный коэффициент корреляции ryx:где ух – среднее арифметическое произведения факторной и результативной переменных:S y – выборочное среднеквадратическое отклонение результативной переменной у , показывающее, на сколько единиц в среднем отклоняются значения результативной переменной уот ее среднего значения y–:у 2 – среднее значение из квадратов значений результативной переменной у :
Выборочный коэффициент корреляции обладает следующими свойствами:1) по абсолютной величине выборочный коэффициент корреляции не превосходит единицы: | r yx | ≤ 1, или –1 ≤ ryx ≤ 1;2) если ryx = 0, т. е. выборочный коэффициент корреляции равен нулю, то переменные Y и Х не связаны статистической зависимостью. В этом случае проведение регрессионного анализа между исследуемыми переменными считается нецелесообразным;3) если |ryx| = 1, т. е. выборочный коэффициент корреляции по абсолютной величине равен единице, то наблюдаемые значения исследуемых переменных связаны линейной функциональной зависимостью;4) если выборочный коэффициент корреляции принадлежит интервалу от нуля до единицы, то связь между исследуемыми переменными прямая; если же выборочный коэффициент корреляции принадлежит интервалу от нуля до минус единицы, то связь между исследуемыми переменными обратная.5.Объясните сущность метода анализа динамического ряда.Ответ: Комплексный анализ динамических рядов, как правило, включает не только расчет характеристик интенсивности изменения уровней ряда при переходе от одного момента или промежутка времени к другому (абсолютных приростов, коэффициентов и темпов роста и прироста), а также нахождение обобщенных средних характеристик (среднего уровня ряда, средних темпов роста и прироста), но и выявление основных закономерностей в развитии динамического ряда. Определение тенденции развития, построение модели, описывающей изменение явления во времени, прогнозирование явления - все это важнейшие задачи при изучении динамических рядов экономических и социальных показателей.На формирование уровней динамического ряда влияет множество различных факторов, которые по характеру воздействия можно объединить в три группы:
-
действующие долговременно и определяющие основную тенденцию развития явления; -
действующие периодически - сезонные и циклические колебания; -
вызывающие случайные колебания уровней динамического ряда.
Соответственно, для анализа закономерности изменения уровней ряда динамики во времени применяют следующую модель:где Тt - основная тенденция ряда (тренд);St - циклические (в частности, сезонные) колебания;еt - случайные колебания.В аддитивной модели ряд динамики представлен как сумма перечисленных компонент [yt = Tt + St + et], в мультипликативной модели - как их произведение [
-
метод укрупнения интервалов; -
метод скользящей средней; -
аналитическое выравнивание динамических рядов.
-
Рассчитать коэффициенты для различных видов зависимостей. Исходные данные в табл.3
| Значения вел X № варианта | 10 | 20 | 30 | 40 | 50 |
| 1 | 7,38 | 18,15 | 44,64 | 109,79 | 270,06 |
| 2 | 30 | 50 | 70 | 90 | 110 |
| 3 | 23,94 | 58,95 | 99,87 | 145,16 | 194,01 |
| 4 | 126,19 | 54,92 | 33,77 | 23,91 | 18,29 |
| 5 | 166,44 | 55,41 | 18,44 | 6,14 | 2,04 |
Решение:Система нормальных уравнений. Линейная зависимостьДля расчёта параметров регрессии построим расчётную таблицу
| х | у | x2 | y2 | x*y |
| 10 | 7,38 | 100 | 54,4644 | 73,8 |
| 20 | 18,15 | 400 | 329,4225 | 363 |
| 30 | 44,64 | 900 | 1992,7296 | 1339,2 |
| 40 | 109,79 | 1600 | 12053,8441 | 4391,6 |
| 50 | 270,06 | 2500 | 72932,4036 | 13503 |
| 150 | 450,02 | 5500 | 87362,8642 | 19670,6 |