Пример 2

Пример 2

По территориям региона приводятся данные за 199Х г. (табл. 2).;

Таблица 2.

Номер региона	Среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного, руб., х	Среднедневная заработная плата, руб., у
1	78+N	133+M
2	82-N	148+M
3	87+M	134-K
4	79-M	154-K
5	89+K	162+N
6	106-K	195+N
7	67+M	139-K
8	88-M	158-K
9	73+N	152+M
10	87-N	162+M
11	76+K	159-N
12	115-K	173-N

Требуется:

1. Построить линейное уравнение парной регрессии у от х.

2. Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и сред­нюю ошибку аппроксимации.

3. Оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции.

4. Выполнить прогноз заработной платы у при прогнозном значении среднедушевого прожиточного минимума х, составляющем 107% от среднего уровня.

5. Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал.

Решение

1. Для расчета параметров уравнения линейной регрессии строим расчетную таблицу (табл. 1.7).

Таблица 1.7

x	х	y	ух	x2	y2			Ai
1	78	133	10374	6084	17689	149	-16	12,0
2	82	148	12136	6724	21904	152	-А	2,7
3	87	134	11658	7569	17956	157	-23	17,2
4	79	154	12166	6241	23716	150	4	2,6
5	89	162	14418	7921	26244	159	3	1,9
6	106	195	20670	11236	38025	174	21	10,8
7	67	139	9313	4489	19321	139	0	0,0
8	88	158	13904	7744	24964	158	0	0,0
9	73	152	11096	5329	23104	144	8	5,3
10	87	162	14094	7569	26244	157	5	3,1
11	76	159	12084	5776	25281	147	12	7,5
12	115	173	19895	13225	29929	183	-10	5,8
Итого	1027	1869	161808	89907	294377	1869	0	68,8
Среднее значение	85,6	155,8	13484,0	7492,3	24531,4	X	X	5,7
а	12,95	16,53	X	X	X	X	X	X
О2	167,7	273,4	X	X	X	X	X	X

Получено уравнение регрессии: . С увеличением среднедушевого прожиточного минимума на 1 руб. среднедневная заработная плата возрастает в среднем на 0,92 руб.

2. Тесноту линейной связи оценит коэффициент корреляции:

Это означает, что 52% вариации заработной платы (у) объясняет­ся вариацией фактора х - среднедушевого прожиточного минимума. Качество модели определяет средняя ошибка аппроксимации:

Качество построенной модели оценивается как хорошее, так как А не превышает 8 - 10%.

3. Оценку статистической значимости параметров регрессии прове­дем с помощью t-статистики Стьюдента и путем расчета довери­тельного интервала каждого из показателей.

Выдвигаем гипотезу H0 о статистически незначимом отличии показателей от нуля:

tтабл для числа степеней свободы и составит 2,23.

Определим случайные ошибки :

.

Тогда

Фактические значения t-статистики превосходят табличные значе­ния:

поэтому гипотеза H0 отклоняется, т. е. a, b и не случайно отлича­ются от нуля, а статистически значимы.

Рассчитаем доверительный интервал для а и b. Для этого опре­делим предельную ошибку для каждого показателя:

Доверительные интервалы:

Анализ верхней и нижней границ доверительных интервалов приводит к выводу о том, что с вероятностью пара­метры а и b, находясь в указанных границах, не принимают нулевых значений, т. е. не являются статистически незначимыми и сущест­венно отличны от нуля.

4. Полученные оценки уравнения регрессии позволяют исполь­зовать его для прогноза. Если прогнозное значение прожиточного минимума составит: тыс. руб. тогда прогнозное значение прожиточного минимума составит:

тыс. руб.

5. Ошибка прогноза составит:

тыс. руб.

Предельная ошибка прогноза, которая в 95% случаев не будет превышена, составит:

Доверительный интервал прогноза:

руб.;

руб.

Выполненный прогноз среднемесячной заработной платы оказался надежным (=1-=1-0,05=0,95), и достаточно точным, так как диапазон верхней и нижней границ доверительного интервала D составляет 1,95 раза:

D=

Пример 3

По группе предприятий, производящих однородную продукцию, известно, как зависит себестоимость единицы продукции y от факторов, приведенных в табл. 1.8.

Таблица 1.8

Признак - фактор	Уравнение парной регрессии	Среднее значение фактора
Объем производства, млн руб.,
Трудоемкость единицы продукции, чел.-час,
Оптовая цена за 1 т энергоносителя, млн руб.,
Доля прибыли, изымаемой государством, %,

Требуется:

1.  Определить с помощью коэффициентов эластичности силу влияния каждого фактора на результат.

2.  Ранжировать факторы по силе влияния.

Решение

1.Для уравнения равносторонней гиперболы

Для уравнения прямой

Для уравнения степенной зависимости

Для уравнения показательной зависимости 2.Сравнивая значения , ранжируем по силе их влияния на себестоимость единицы продукции:

а) в)

б) г)

Для формирования уровня себестоимости продукции группы предприятий первоочередное значение имеют цены на энергоносители; в гораздо меньшей степени влияет трудоемкость продукции и отчисляемая часть прибыли. Фактором снижения себестоимости выступает размер производства : c ростом его на1 % себестоимость единицы продукции снижается на -0,97.

Пример 4

Зависимость потребления продукта А от среднедушевого дохода по данным 20 семей характеризуется следующим образом :

уравнение регрессии

индекс корреляции

остаточная дисперсия

Требуется:

Провести дисперсионный анализ полученных результатов.

Решение

Результаты дисперсионного анализа приведены в табл. 1.9.

Таблица1.9

Вариация результата	Число степеней свободы	Сумма квадратов отклонения	Дисперсия на одну степень свободы, D
Общая		6,316	-	-	-
Факторная		5,116	5,116	76,7	4,41
Остаточная		1,200	0,0667	-	-

В силу того что гипотеза о случайности различий факторной и остаточной дисперсий отклоняется. Эти различия существенны, статистически значимы, уравнение надежно, значимо, показатель тесноты связи надежен и отражает устойчивую зависимость потребления продукта А от среднедушевого дохода.