Исследование зависимости коэффициента технической готовности автомобиля от его возраста

Коэффициент технической готовности как отношение исправных автомобилей к общему количеству автомобильной техники в парке. Методика определения статистической значимости эмпирического корреляционного отношения с использованием распределения Фишера.

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид задача
Язык русский
Дата добавления 15.09.2017
Размер файла 61,7 K

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

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

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

1. Задание

Коэффициент технической готовности - отношение количества технически исправных автомобилей к общему количеству автомобилей в парке.

y - коэффициент технической готовности

x - возраст автомобиля

Таблица 1. Исходные данные

yj

xj лет

yj

xj лет

yj

xj лет

yj

xj лет

yj

xj лет

0,6

12

0,65

2

0,7

5

0,68

16

0,91

5

0,91

5

0,65

13

0,85

4

0,55

22

0,81

7

0,65

13

0,85

4

0,55

22

0,69

4

0,81

7

0,81

6

0,65

18

0,55

22

0,86

18

0,81

7

0,95

3

0,67

4

0,69

4

0,69

10

0,89

10

0,96

3

0,77

18

0,86

18

0,86

9

0,72

8

0,91

5

0,65

13

0,95

2

0,68

16

0,91

5

0,95

2

0,68

16

0,81

6

0,65

18

0,55

24

0,95

2

0,68

16

0,95

2

0,89

6

0,6

24

0,98

2

0,55

22

0,98

2

0,8

7

0,91

5

0,77

10

0,63

9

0,76

8

0,9

5

0,82

7

0,91

5

0,65

13

0,95

2

0,98

2

0,91

5

2. Решение

1 этап «Корреляционный анализ»

Корреляционный анализ позволяет установить наличие и степень выраженности зависимости между факторами y и x.

Разобьем значения факторов y и x на интервалы.

;

Таблица 2

n

ymax

ymin

hy

xmax

xmin

hx

60

0,98

0,55

0,06

24

2

3

Таблица 3. Корреляционная таблица

Границы интервалов

Середины интервалов xi

Границы интервалов yj

[0,55; 0,61)

[0,61; 0,67)

[0,67; 0,73)

[0,73; 0,79)

[0,79; 0,85)

[0,85; 0,91)

[0,91; 0,97)

[0,97; 1,03)

Середины интервалов yj

0,58

0,64

0,70

0,76

0,82

0,88

0,94

1

[2; 5)

3,5

1

3

2

6

3

15

0,88

[5; 8)

6,5

1

7

2

7

17

0,87

[8; 11)

9,5

1

2

2

2

7

0,76

[11; 14)

12,5

1

4

5

0,63

[14; 17)

15,5

4

4

0,70

[17; 20)

18,8

2

1

2

5

0,76

[20;24)

21,5

7

7

0,58

8

8

10

3

7

8

13

3

Так как значения в таблице расположены вдоль диагонали из левого нижнего угла к верхнему правому, то можно предположить наличие обратной связи между факторами x и y, т.е. большему значению х соответствует меньшее значение y.

Таблица 4

3,5

15

12,25

52,5

183,75

13,2

46,2

6,5

17

42,25

110,5

718,25

14,79

96,135

9,5

7

90,25

66,5

631,75

5,32

50,54

12,5

5

156,25

62,5

781,25

3,15

39,375

15,5

4

240,25

62

961

2,8

43,4

18,8

5

353,44

94

1767,2

3,8

71,44

21,5

7

462,25

150,5

3235,75

4,06

87,29

87,8

60

1356,94

598,5

8278,95

47,12

434,38

Таблица 5

0,58

8

0,3364

4,64

2,6912

0,64

8

0,4096

5,12

3,2768

0,7

10

0,49

7

4,9

0,76

3

0,5776

2,28

1,7328

0,82

7

0,6724

5,74

4,7068

0,88

8

0,7744

7,04

6,1952

0,94

13

0,8836

12,22

11,4868

1

3

1

3

3

6,32

60

5,144

47,04

37,9896

Таблица 6

0,88

0,1

15

0,15

0,87

0,09

17

0,1377

0,76

-0,02

7

0,0028

0,63

-0,15

5

0,1125

0,7

-0,08

4

0,0256

0,76

-0,02

5

0,002

0,58

-0,2

7

0,28

5,18

-0,28

60

0,7106

Среднее значение функции отклика:

Среднее значение фактора x:

Среднее значение квадрата функции отклика:

корреляционный исправный автомобильный статистический

Общая дисперсия:

Межинтервальная дисперсия:

Эмпирическое корреляционное отклонение:

Так как корреляционное отношение лежит в интервале (0,6; 75), то можно сказать, что зависимость между факторами x и y слабо выражена.

Статистическая значимость эмпирического корреляционного отношения определяется с помощью распределения Фишера:

;

Эмпирический коэффициент корреляции:

Отрицательное значение говорит о том, что связь между факторами x и y является обратной. Так как значение эмпирического корреляционного отношения больше по модулю значения эмпирического коэффициента корреляции, то связь между факторами x и y отклоняется от линейной формы.

Проверка возможности использования линейной функции:

;

Так как условие выполняется, то можно применить линейное уравнение регрессии и перейти ко второму этапу.

2 этап «Регрессионный анализ».

Регрессионный анализ позволяет выразить существующую зависимость в аналитическом (математическом) виде.

;

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Коэффициент парной линейной корреляции, формула его расчета. Вычисление коэффициента в MS Excel. Оценка достоверности выборочного коэффициента корреляции в качестве нулевой гипотезы. Выборочный критерий Стьюдента. Построение графика зависимости.

    научная работа [622,6 K], добавлен 09.11.2014

  • Построение уравнения множественной регрессии в линейной форме с полным набором факторов, отбор информативных факторов. Проверка значимости уравнения регрессии по критерию Фишера и статистической значимости параметров регрессии по критерию Стьюдента.

    лабораторная работа [217,9 K], добавлен 17.10.2009

  • Оценка параметров шестимерного нормального закона распределения с помощью векторов средних арифметических и среднеквадратического отклонений и матрицы парных коэффициентов корреляции (по программе Statistica). Методика определения Z-преобразования Фишера.

    контрольная работа [33,6 K], добавлен 13.09.2010

  • Расчет матрицы парных коэффициентов корреляции и статистической значимости коэффициентов регрессии. Оценка статистической значимости параметров регрессионной модели с помощью t-критерия. Уравнение множественной регрессии со статистически факторами.

    лабораторная работа [30,9 K], добавлен 05.12.2010

  • Теоретические основы первичной обработки статистической информации. Особенности определения минимального числа объектов наблюдения при оценке показателей надежности. Анализ вероятностной бумаги законов нормального распределения и распределения Вейбулла.

    курсовая работа [163,5 K], добавлен 22.03.2010

  • Анализ распределений для выявления закономерности изменения частот в зависимости от значений варьирующего признака и анализ различных характеристик изучаемого распределения. Характеристика центральной тенденции распределения и оценка вариации признака.

    лабораторная работа [606,7 K], добавлен 13.05.2010

  • Расчет параметров парной линейной регрессии. Оценка статистической значимости уравнения регрессии и его параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента. Построение матрицы парных коэффициентов корреляции. Статистический анализ с помощью ППП MS EXCEL.

    контрольная работа [1,6 M], добавлен 14.05.2008

  • Понятие корреляционно-регрессионного анализа как метода изучения по выборочным данным статистической зависимости ряда величин. Оценка математического ожидания, дисперсии, среднего квадратического отклонения и коэффициента корреляции случайных величин.

    курсовая работа [413,0 K], добавлен 11.08.2012

  • Определение количественной зависимости массы пушного зверька от его возраста. Построение уравнения парной регрессии, расчет его параметров и проверка адекватности. Оценка статистической значимости параметров регрессии, расчет их доверительного интервала.

    лабораторная работа [100,5 K], добавлен 02.06.2014

  • Выравнивание заданного динамического ряда по линейной зависимости. Определение параметров и тесноты связи меду ними. Построение графика зависимости переменной и коэффициента корреляции для линейной зависимости. Расчет критериев автокорреляции остатков.

    контрольная работа [112,5 K], добавлен 13.08.2010

  • Построение корреляционного поля зависимости между y и x1, определение формы и направления связи. Построение двухфакторного уравнения регрессии y, x1, x2, оценка показателей тесноты связи. Оценка модели через F-критерий Фишера и t-критерий Стьюдента.

    лабораторная работа [1,0 M], добавлен 23.01.2011

  • Построение линейной модели зависимости цены товара в торговых точках. Расчет матрицы парных коэффициентов корреляции, оценка статистической значимости коэффициентов корреляции, параметров регрессионной модели, доверительного интервала для наблюдений.

    лабораторная работа [214,2 K], добавлен 17.10.2009

  • Зависимости, выявленные в результате анализа двумерных распределений. Статистические критерии для таблиц сопряженности. Коэффициенты Спирмена и Кендела. Коэффициент парной корреляции по Пирсону. Порядок расчета двумерного распределения в пакете ОСА.

    презентация [232,3 K], добавлен 09.10.2013

  • Выполнение кластерного анализа предприятий с помощью программы Statgraphics Plus. Построение линейного уравнения регрессии. Расчет коэффициентов эластичности по регрессионным моделям. Оценка статистической значимости уравнения и коэффициента детерминации.

    задача [1,7 M], добавлен 16.03.2014

  • Определение среднего значения показателя надежности сельскохозяйственной техники и ее элементов. Нахождение коэффициента вариации. Построение графиков дифференциальных и интегральных функций закона распределения Вейбулла. Расчет критерия согласия Пирсона.

    курсовая работа [843,0 K], добавлен 07.08.2013

  • Построение уравнения регрессии. Эластичность степенной модели. Уравнение равносторонней гиперболы. Оценка тесноты связи, качества и точности модели. Индекс корреляции и коэффициент детерминации. Оценка статистической значимости регрессионных уравнений.

    курсовая работа [1,3 M], добавлен 25.03.2015

  • Применение метода аналитической группировки при оценке показателей розничного товарооборота. Определение эмпирического корреляционного отношения, издержек обращения и товарооборота с помощью уравнения линейной регрессии метода математической статистики.

    контрольная работа [316,4 K], добавлен 31.10.2009

  • Определение зависимой и независимой переменной. Построение корреляционного поля зависимости издержек производства от объема затраченных ресурсов и их цены. Произведение статистического анализа регрессионной модели. Нахождение коэффициента детерминации.

    лабораторная работа [62,3 K], добавлен 26.12.2011

  • Методика нахождения основных числовых характеристик с помощью эконометрического анализа. Вычисление среднего значения, дисперсии. Построение корреляционного поля (диаграммы рассеивания), расчет общего разброса данных. Нахождение значения критерия Фишера.

    контрольная работа [38,2 K], добавлен 16.07.2009

  • Связь между случайными переменными и оценка её тесноты как основная задача корреляционного анализа. Регрессионный анализ, расчет параметров уравнения линейной парной регрессии. Оценка статистической надежности результатов регрессионного моделирования.

    контрольная работа [50,4 K], добавлен 07.06.2011

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.