главнаяреклама на сайтезаработоксотрудничество Библиотека Revolution
 
 
Сколько стоит заказать работу?   Искать с помощью Google и Яндекса
 


Взаимосвязь прожиточного минимума, средней заработной платы и выплат социального характера

Расчет параметров уравнения линейной регрессии, отображающего уменьшение заработной платы и выплат социального характера при увеличении прожиточного минимума. Вычисление показателей корреляции и детерминации. Определение средней ошибки аппроксимации.

Рубрика: Экономико-математическое моделирование
Вид: контрольная работа
Язык: русский
Дата добавления: 31.07.2013
Размер файла: 51,1 K

Полная информация о работе Полная информация о работе
Скачать работу можно здесь Скачать работу можно здесь

рекомендуем


Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже.

Название работы:
E-mail (не обязательно):
Ваше имя или ник:
Файл:


Cтуденты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны

Подобные документы


1. Основы эконометрики
Параметры уравнений линейной парной регрессии. Показатели корреляции и детерминации. Изменение средней заработной платы и выплат социального характера. Средняя ошибка аппроксимации. Коэффициент эластичности и стоимость активных производственных фондов.
контрольная работа [1,1 M], добавлен 23.06.2011

2. Эконометрика: примеры решения задач
Оценка линейной, степенной и показательной моделей по F-критерию Фишера. Прогноз заработной платы у при известном значении среднедушевого прожиточного минимума х. Построение уравнения множественной регрессии в стандартизованной и естественной формах.
контрольная работа [239,7 K], добавлен 17.01.2012

3. Статистическое моделирование
Расчет параметров уравнения линейной регрессии, оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации. Определение средней ошибки аппроксимации. Статистическая надежность моделирования с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.
контрольная работа [58,3 K], добавлен 17.10.2009

4. Статистическая надежность регрессионного моделирования
Расчет параметров уравнения линейной регрессии, оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации; определение средней ошибки аппроксимации. Статистическая надежность регрессионного моделирования с помощью критериев Фишера и Стьюдента.
контрольная работа [34,7 K], добавлен 14.11.2010

5. Коэффициент детерминации. Значимость уравнения регрессии
Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Нахождение статочной суммы квадратов и оценка дисперсии остатков. Проверка значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента. Расчет средней относительной ошибки аппроксимации.
контрольная работа [261,1 K], добавлен 23.03.2010

6. Множественная линейная регрессия
Построение уравнения множественной регрессии в линейной форме, расчет интервальных оценок его коэффициентов. Создание поля корреляции, определение средней ошибки аппроксимации. Анализ статистической надежности показателей регрессионного моделирования.
контрольная работа [179,4 K], добавлен 25.03.2014

7. Проверка гипотез относительно коэффициентов линейного уравнения регрессии
Определение параметров линейной регрессии и корреляции с использованием формул и табличного процессора MS Excel. Методика расчета показателей парной нелинейной регрессии и корреляции. Вычисление значений линейных коэффициентов множественной детерминации.
контрольная работа [110,4 K], добавлен 28.07.2012

8. Расчет величины прожиточного минимума
Расчет прогнозного значения величины прожиточного минимума на заданный период и сравнение полученного результата с реальной ситуацией на основании данных Федеральной службы государственной статистики (в среднем на душу населения, рублей в месяц).
контрольная работа [53,1 K], добавлен 21.06.2010

9. Экономико-математическое моделирование
Определение количественной взаимосвязи между средней заработной платой, выплатами социального характера и потребительскими расходами на душу населения. Построение уравнений линейной, степенной, показательной, обратной, гиперболической парной регрессии.
курсовая работа [634,6 K], добавлен 15.05.2013

10. Корреляционный и регрессионный анализ
Построение линейного уравнения парной регрессии, расчет линейного коэффициента парной корреляции и средней ошибки аппроксимации. Определение коэффициентов корреляции и эластичности, индекса корреляции, суть применения критерия Фишера в эконометрике.
контрольная работа [141,3 K], добавлен 05.05.2010


Другие документы, подобные Взаимосвязь прожиточного минимума, средней заработной платы и выплат социального характера


Размещено на http://www.allbest.ru/

Задание

№ п/п

Район

Средняя заработная плата и выплаты социального характера, тыс. руб., у

Прожиточный минимум в среднем на душу населения, тыс. руб., х

2

Брянская область

615

289

2

Владимирская область

727

338

3

Ивановская область

584

287

4

Калужская область

753

324

5

Костромская область

707

307

6

Орловская область

657

304

7

Рязанская область

654

307

8

Смоленская область

693

290

9

Тверская область

704

314

10

Тульская область

780

304

11

Ярославская область

830

341

12

Респ. Марий Эл

554

364

13

Респ. Мордовия

560

342

14

Чувашская Респ.

545

310

15

Кировская область

672

411

16

Нижегородская область

796

304

Fтабл.= 4,60 (=0,05)

у = 85,89

х = 31,28

Требуется:

Рассчитать параметры уравнения линейной регрессии.

Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.

Определить среднюю ошибку аппроксимации. Сделать вывод.

Оценить статистическую надежность регрессионного моделирования с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.

Оценить полученные результаты, оформить выводы.

Решение

регрессия заработный прожиточный аппроксимация

1. а) Вводим данные в таблицу (Excel) - столбцы №, x, y :

n

y

x

yx

y2

x2

yx

y-yx

Ai

1

615

289

177735

378225

83521

734,41

-119,41

19,42

2

727

338

245726

528529

114244

646,41

80,59

11,09

3

584

287

167608

341056

82369

738,00

-154,00

26,37

4

753

324

243972

567009

104976

671,55

81,45

10,82

5

707

307

217049

499849

94249

702,08

4,92

0,70

6

657

304

199728

431649

92416

707,47

-50,47

7,68

7

654

307

200778

427716

94249

702,08

-48,08

7,35

8

693

290

200970

480249

84100

732,61

-39,61

5,72

9

704

314

221056

495616

98596

689,51

14,49

2,06

10

780

304

237120

608400

92416

707,47

72,53

9,30

11

830

341

283030

688900

116281

641,02

188,98

22,77

12

554

364

201656

306916

132496

599,71

-45,71

8,25

13

560

342

191520

313600

116964

639,22

-79,22

14,15

14

545

310

168950

297025

96100

696,69

-151,69

27,83

15

672

411

276192

451584

168921

515,30

156,70

23,32

16

796

304

241984

633616

92416

707,47

88,53

11,12

Итого

10831

5136

3475074

7449939

1664314

10831,00

0,00000

207,93

Среднее значение

676,94

321,00

217192,13

465621,19

104019,63

674,90

13,00

у

85,89

31,28

x

x

x

x

x

x

у2

7376,81

978,63

x

x

x

x

x

x

По данным таблицы рассчитываем значения a и b:

== -0,11

б) Рассчитываем параметры уравнения

Записываем уравнение парной линейной регрессии

Y х = 711,32-0,11• х

Экономический смысл уравнения: с увеличением прожиточного минимума в среднем на душу населения x на 1 руб. - средняя заработная плата и выплаты социального характера y уменьшается в среднем на 0,11 тыс.руб.

Тесноту линейной связи оценит коэффициент корреляции.

Рассчитываем коэффициент корреляции по формуле:

;

Так как полученное значение коэффициента меньше 0, значит связь между переменными x и y обратная, сила связи средняя или умеренная, таким образом средняя заработная плата и выплаты социального характера умеренно зависит от среднедушевого прожиточного минимума.

Коэффициент детерминации r2 = 0,0016, т.е. в 0,16% случаев изменения прожиточного минимума приводят к изменению средней заработной платы. Другими словами точность подбора уравнения регрессии 0,16% - низкая.

2. Качество модели определяет средняя ошибка аппроксимации

Для определения средней ошибки аппроксимации рассчитываем столбцы yx, y-yx, Ai:

,

10,91%

Качество построенной модели оценивается как плохое, так как коэффициент превышает 10%. Это означает, что, в среднем, расчетные значения зависимого признака отклоняются от фактических значений на 10,91%.

3. Оценка статистической значимости

а) по критерию Фишера:

1. Выдвигаем нулевую гипотезу о статистической незначимости параметров регрессии и показателя корреляции ;

Определим F- критерий Фишера:

F = (0,0016 / (1 -0,0016))(16 - 2) = 0,02

2. Фактическое значение критерия получено из функции ЛИНЕЙН - ;

3. Для определения табличного значения критерия рассчитываем коэффициенты и , по таблице определяем

4. Сравниваем фактическое и табличное значения критерия , т.е. нулевую гипотезу принимаем и делаем вывод о статистической незначимости и ненадежности полученной модели. Такую модель нельзя использовать для дальнейших исследований.

б) по критерию Стьюдента:

1. Выдвигаем нулевую гипотезу о статистически незначимом отличии показателей от нуля: ;

2. Табличное значение t-критерия зависит от числа степеней свободы и заданного уровня значимости . Уровень значимости - это вероятность отвергнуть правильную гипотезу при условии, что она верна. Для числа степеней свободы 10 и уровня значимости .

3. Фактические значения t-критерия рассчитываются отдельно для каждого параметра модели. С этой целью сначала определяются случайные ошибки параметров

; ; ,

где . n - число наблюдений, m - число независимых переменных.

Sост2 = 117849,33 / 14 = 8417,79

Sост = 91,75

ma = 91,75•1290,08 / (16•31,28) = 236,50

= 91,75 / (31,28•4) = 0,73

= (1 -0,0015) / 14 = 0,27

Рассчитаем фактические значения t-критерия:

;

;

.

4. Сравниваем фактические значения t-критерия с табличным значением:

; Нулевую гипотезу отклоняем, параметры - не случайно отличаются от нуля и являются статистически значимыми и надежными.

tфb < tтабл; . Модель в целом следует признать статистически незначимой и ненадежной.

в) Чтобы рассчитать доверительный интервал для параметров регрессии , необходимо определить предельную ошибку параметров:

; .

Доверительные интервалы:

;

;

Анализ верхней и нижней границ доверительного интервала а показывает, что с вероятностью параметры не принимают нулевых значений, т.е. являются статистически значимыми и надежными.

Одна из границ доверительного интервала b - меньше или равна нулю - делается вывод о статистической незначимости соответствующего параметра.

Выводы

- Уравнение парной линейной регрессии

Y х = 171,2 +(0,353 • х)

- Экономический смысл уравнения: с увеличением денежных доходов на душу населения на 1 тыс. руб. потребительские расходы на душу населения увеличивается в среднем на 0,353 тыс.руб.

- Множественный коэффициент корреляции r = 0,875 указывает на связь между переменными x и y прямая, сильная, тесная, т.е. величина потребительских расходов значительно зависит от денежных доходов на душу населения.

- Коэффициент детерминации r2 =0,765, т.е. в 76,51% случаев изменения денежных доходов приводят к изменению потребительских расходов. Другими словами точность подбора уравнения регрессии 76,51% - высокая

- Качество построенной модели оценивается как хорошее, так как коэффициент превышает 20,9%. Это означает, что, в среднем, расчетные значения зависимого признака отклоняются от фактических значений на 20,9%.

- Анализ верхней и нижней границ доверительных интервалов показывает, что с вероятностью p = 1 - б = 0,95 параметр a1, находясь в указанных границах, не принимает нулевых значений, т.е. является статистически значимым и надежным.

Размещено на Allbest.ru

...

Скачать работу можно здесь Скачать работу "Взаимосвязь прожиточного минимума, средней заработной платы и выплат социального характера" можно здесь
Сколько стоит?

Рекомендуем!

база знанийглобальная сеть рефератов