Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Адекватность модели энерговооруженности предприятия

КонтрольнаяПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Выводы Табличное значение критерия Фишера равно (Fт = 10,13). Эмпирическое значение критерия Фишера (Fэ = 12,79) сравниваем с табличным. Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования. Адекватность модели Проведем оценку адекватности регрессионной модели с помощью критерия Фишера. Кафедра Экономической теории и мировой… Читать ещё >

Адекватность модели энерговооруженности предприятия (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Южно-Уральский государственный университет»

Кафедра Экономической теории и мировой экономики Контрольная работа по курсу «Эконометрика»

Выполнил:

Студент группы: ЗЭУ-342

Шостак Наталья Николаевна Проверил преподаватель:

Сергей Алексеевич Никифоров Челябинск

Задача Имеются выборочные данные по однородным предприятиям: энерговооруженность труда одного рабочего (кВт /час) и выпуск готовой продукции (шт).

Определить

1. Факторные и результативные признаки.

2. Провести исследование взаимосвязи энерговооруженности и выпуска готовой продукции.

3. Построить уравнение регрессии и вычислить коэффициент регрессии.

4. Построить графики практической и теоретической линии регрессии.

5. Определить форму связи и измерить тесноту связи.

6. Провести оценку адекватности.

Решение

1. (Х) — факторным признаком является энерговооруженность.

(Y) — результативным признаком является выпуск готовой продукции.

2. Исходные данные поместим в следующую таблицу.

Номер анализа

X

Y

(XX?)

(X — X?)І

(XY)

1,5

— 1

2,25

16,5

— 0,5

0,25

2,5

6,25

0,5

0,25

3,5

12,25

Итого:

12,5

2,5

33,75

222,5

3. Первичная информация проверяется на однородность по признаку-фактору с помощью коэффициента вариации адекватность модель энерговооруженность регрессия

4. Проверка первичной информации на нормальность распределения с помощью правила «трех сигм». Сущность правила заключается в том, что в интервал «трех сигм» должны попасть факторные признаки. Те показатели, которые больше или меньше интервала «трех сигм», удаляются из таблицы.

Интервалы

X? ± М

Число единиц входящих в интервал

Удельный вес единиц

Удельный вес при нормальном распределении

X? ± 1 М

(X? -1М) — (X? + 1М)

(2,5 — 0,707) — (2,5 + 0,707)

1,793 — 3,207

68,3

X? ± 2 М

(X? -2М) — (X? + 2М)

1,086 — 3,914

95,4

X? ± 3 М

(X? -3М) — (X? + 3М)

0,379 — 4,621

99,7

5. Исключить из первичной информации резко выделяющиеся единицы, которые по признаку-фактору не попадают в интервал «трех сигм».

Вывод: Резко выделяющихся единиц в первичной информации нет.

6. Для установления факта наличия связи производится аналитическая группировка по признаку-фактору. Построить интервальный ряд распределения.

интервалы

Номер

Число

Y

?Y

Y?

X

анализа

анализов

1,5 — 2

2 — 2,5

2,5 — 3

3 -3,5

4,5

21, 26

23,5

ИТОГО

_

_

_

_

7. Построить эмпирическую линию связи. По оси абсцисс откладываются значения интервалов факторного признака — (X). По оси ординат откладываются значения средней величины результативного признак — (Y?).

Эмпирическая линия связи

8. Для измерения степени тесноты связи используется линейный коэффициент связи:

Т.о. связь высокая. r = 0,9 а интервал связи (0,7 — 0,99).

9. Предположим, что между энерговооруженности труда и выпуском готовой продукции существует линейная корреляционная связь которую можно выразить уравнением прямой.

Для этого составим новую таблицу.

X

Y

XY

(Y — Y?)

(Y — Y?)І

Yx

(Y — Yx)

(Y — Yx)І

1,5

16,5

2,25

— 5

— 10

11,5

— 5,5

30,25

2,5

6,25

20,5

0,5

0,25

3,5

12,25

12,5

222,5

33,75

2,5

47,5

Вычислим параметры прямой с помощью системы двух нормальных уравнений:

Yx = a? + a1X

na? + a1 У (X) = У (Y)

a??(X) + a1?(XІ) = ?(XY)

5a? + 12,5a1 = 80

12,5a? + 33,75a1 = 222,5

5a? + 12,5a1 = 80 х { (-2,5)}

12,5a? + 33,75a1 = 222,5

— 12,5a? — 31,25a1 = -200

+12,5a? + 33,75a1 = 222,5

2,5a1 = 22,5

a1 = 9

a? = - 6,5

Конечное уравнение следующее.

Yx = - 6,5 + 9(X)

В уравнении регрессии коэффициент a1 показывает, что с увеличением энерговооруженности труда одного рабочего на 1 (квт/час) выпуск готовой продукции возрастает на 9 шт.

Построим графики практической и теоретической линии регрессии. По оси абсцисс отложим значения факторного признака (x), по оси ординат (Yx) и (Y). Чтобы определить (Yx) в уравнение регрессии подставить значения (x) и занести в таблицу.

10. Одним из важнейших этапов исследования является измерение тесноты связи. Для этого применяют линейный коэффициент корреляции ® и индекс корреляции ®. Индекс корреляции применяется для измерения тесноты связи между признаками при любой форме связи, как линейной, так и нелинейной.

Индекс корреляции измеряется от 0 до 1. Чем ближе индекс к 1, тем теснее связь между признаками. Частным случаем индекса корреляции является коэффициент корреляции, который применяется только при линейной форме связи. В отличии от индекса корреляции линейный коэффициент корреляции показывает не только тесноту связи, но и направление связи (прямая или обратная) и измеряется от -1 до +1.

Все показатели тесноты корреляционной связи показывают тесную связь между производительностью труда и энерговооруженностью труда. Т.к. R=r=0,9 то можно сделать заключение, что гипотеза о линейной форме связи подтверждена.

Адекватность модели Проведем оценку адекватности регрессионной модели с помощью критерия Фишера.

Выводы Табличное значение критерия Фишера равно (Fт = 10,13). Эмпирическое значение критерия Фишера (Fэ = 12,79) сравниваем с табличным.

Если Fэ < Fт, то уравнение регрессии можно признать неадекватным.

Если Fэ > Fт, то уравнение регрессии признается значимым. (12,79 > 10,13)

Т.о. данная модель является адекватной.

Показать весь текст
Заполнить форму текущей работой