Вычисление статистических показателей с помощью пакета "Excel"

2



Министерство образования и науки Украины

кафедра прикладной математики





















КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

по дисциплине "Эконометрия"





























Харьков, 2008 г.


Задание № 1.



По заданным статистическим данным с помощью пакета "Excel":

построить диаграмму рассеивания и подтвердить гипотезу о линейной зависимости



Y = b0 + b1 * X;



определить параметры b0 и b1;

вычислить коэффициенты детерминации R2 и коэффициент корреляции r;

сделать прогноз Y в указанной точке Xр.

Решение:

1. Набираем исходные данные в таблицу 1:



Таблица 1 

X

Y

3.11

10.65

3.15

11.87

3.85

12.69

4.84

13.40

4.62

15.12

4.87

16.03

6.09

16.29

7.06

18.07

6.23

18.40

6.83

19.53

8.01

20.48

8.26

21.72

9.37

23.17

9.02

23.57

9.76

24.41



2. На основе данных таблицы1 строим диаграмму рассеивания.

Визуально можно предположить, что между данными существует линейная зависимость, то есть их можно аппроксимировать линией.





Y = b0 + b1X



3. Найдем параметры b0 и b1.

Опишем полученный результат:

в первой строке находятся оценки параметров регрессии b1, b0;

во второй строке находятся средние квадратичные отклонения b1, b0.

в третьей строке в первой ячейке находится коэффициент детерминации R2, а во второй ячейке оценка среднего квадратичного отклонения показателя е.

в четвертой строке в первой ячейке находится расчетное значение F - статистики, во второй ячейке находится k - число степеней свободы;

в пятой строке в первой ячейке находится сумма квадратов отклонений расчетных значений показателя от его среднего значения, а во второй ячейке - сумма квадратов остатков.


Полученные результаты заносим в таблицу 2.



Таблица 2. 

Результаты расчетов

1,958977

5,277335

0,10027

0,671183

0,967063

0,836194

381,6981

13

266,8909

9,089857



По данным таблицы 2 можем записать модель:



Y = 5,277335 + 1,958977Х



Коэффициент детерминации R2 = 0,967063 - близок к 1, следовательно, модель адекватна.

4. Найдем прогноз в заданной точке Xp = 10,1. Для этого подставим Xp в модель. Получим 



Yp = 5,277335 + 1,958977 * 10,1 = 25,063.



Все полученные результаты запишем в таблицу 3.



Таблица 3. 

X

Y

3.11

10.65

3.15

11.87

3.85

12.69

4.84

13.40

4.62

15.12

4.87

16.03

6.09

16.29

7.06

18.07

6.23

18.40

6.83

19.53

8.01

20.48

8.26

21.72

9.37

23.17

9.02

23.57

9.76

24.41

10,1

25,063



Y = 5,277335 + 1,958977Х

R2 = 0,967063



5. Диаграмма примет вид:

6. Вычислим коэффициент корреляции r. В результате расчета получим коэффициент корреляции r = 0,9834.



r =  = √0,967063 = 0.9834



Задание № 2.



По заданным статистическим данным с помощью пакета "Excel":

построить диаграмму рассеивания и подтвердить гипотезу о криволинейной связи между Х и Y;

произвести линеаризацию;

определить параметры a и b;

сделать прогноз в указанной точке;

Решение:

Набираем исходные данные в таблицу 1:



Таблица 1. 

X

Y

1,03

0,44

1,63

0,33

2,16

0,25

2,71

0, 20

3,26

0,16

3,77

0,12

4,35

0,10

4,91

0,07

5,50

0,05

6,01

0,04



На основе данных таблицы 1 строим диаграмму рассеивания.



beax



Визуально можно предположить, что зависимость не линейная. Исходная модель имеет вид Y = beax. Делаем линеаризующую подстановку: V = Y, U = lnX.


Полученные данные заносим в таблицу 2.



Таблица 2. 

X

Y

V

U

1,03

0,44

0,44

0.02956

1,63

0,33

0,33

0.48858

2,16

0,25

0,25

0.77011

2,71

0, 20

0, 20

0.99695

3,26

0,16

0,16

1.18173

3,77

0,12

0,12

1.32708

4,35

0,10

0,10

1.47018

4,91

0,07

0,07

1.59127

5,50

0,05

0,05

1.70475

6,01

0,04

0,04

1.79342



Строим корреляционное поле:





Визуально можно предположить, что между данными существует линейная зависимость, то есть их можно аппроксимировать линией



Y = b1X + b0



Диаграмма примет вид:

3. Найдем параметры b0 и b1.





Y = 0,436791 – 0,2297X

R2 = 0,995364



Полученные результаты заносим в таблицу 3.



Таблица 3. 

Результаты расчета



-0,2297

0,436791

0,005542

0,006967

0,995364

0,009454

1717,627

8

0,153525

0,000715



Параметры модели b0 = 0,436791, b1 = - 0,2297. Коэффициент детерминации R2 = 0,995364 - близок к 1, следовательно, модель адекватна.

Находим параметры исходной нелинейной модели:



а = еb1 = e-0,2297 = 0,79477

b = eb0 = e0,436791 = 1,54773



Исходная нелинейная модель примет вид: Y = 1,54773e0,79477X

5. Вычислим прогнозируемое Yp в то Xp = 6,5:



Yp = 1,54773e 0,79477*6,5 = 271,18



Задание № 3



По заданным статистическим данным с помощью пакета "Excel":

построить корреляционную матрицу;

по корреляционной матрице проверить факторы X1, X2, X3 на мультиколинеарность, и, если она есть, устранить ее, исключив один из факторов;

проверить гипотезу о наличии линейной связи между показателем Y и оставшимися факторами;

определить параметры линейной связи;

вычислить коэффициент детерминации;

сделать прогноз в указанной точке.

Решение:

Набираем исходные данные в таблицу 1:



Таблица 1. 

X1

X2

X3

Y

2,61

10,35

6,61

7,72

4,89

11,78

7,94

10,77

6,24

14,09

8,62

11,86

9,01

14,64

8,83

13,73

10,79

15,17

10,68

17,04

13,53

17,42

10,66

18,8

16,32

19,24

11,78

21,28

18,6

20,6

13,78

23,7

21,48

22,04

13,74

27,63

23,02

22,69

14,56

27,45

25,17

22,65

14,09

29,71

26,4

24,83

16,66

32,8

27,62

24,82

15,12

31,81

30, 19

25,17

15,42

25,22

32,25

26,22

15,77

37,26

33,76

27,72

17,4

39,2

35,97

29,15

17,77





2. По исходным данным строим корреляционную матрицу (таблица 2):



Таблица 2. 



X1

X2

X3

Y

X1

1

0,9921671

0,9741853

0,9656738

X2

0,9921671

1

0,9864174

0,9700431

X3

0,9741853

0,9864174

1

0,96548

Y

0,9656738

0,9700431

0,96548

1



Визуально можно предположить, что между данными X2 и X3 и X1 и X3 есть зависимость, значит, фактор X3 исключаем из модели, так как между ним и Y связь меньше, чем между Y и X2 (0,96548 < 0,9700431). Модель будет иметь вид:



Y = b0 + b1X1 + b2X2;



3. Строим график зависимости между X1, X2 и Y: визуально можно предположить, что зависимость между X1, X2 и Y линейная, коэффициент детерминации R2 = 0,9416518 - близок к 1, следовательно, модель адекватна.

4. Найдем параметры b0, b1 и b2. Полученные результаты заносим в таблицу 3:










Y = 6,29 + 0,91X1

R2 = 0,9416518

Y = -10,55 + 1,71X2

R2 = 0,9416518Таблица 3. 

Результаты расчета

1,344552

0, 1954415

-7,0318824

0,9429349

0,5065553

9,4389862

0,9416518

2,4854573

---

104,90023

13

---

1296,0419

80,307473

---



 5. По данным таблицы можем записать модель:



Y = - 7,0318824 + 0, 1954415X1 + 1,344552X2;



Коэффициент детерминации R2 = 0,9416518 - близок к 1, следовательно, модель адекватна.

6. Найдем прогноз в заданной точке. Для этого достаточно подставить Xp в модель.



Yp = - 7,0318824 + 0, 1954415 * 35,97 + 1,344552 * 29,15 = 39, 19




Задание №4.



Предположим, что между показателем Y - объем выпущенной продукции и факторами X1 - трудовые затраты, X2 - объем основных фондов, существует зависимость типа



Y = AX  X



(производная функция Кобба-Дугласа). По приведенным статистическим данным с помощью пакета "Excel":

определить коэффициенты А, б1, б 2;

вычислить прогноз в указанной точке;

определить коэффициент эластичности по каждому из факторов в точке прогноза.

Решение:

1. Набираем исходные данные в таблицу 1:



Таблица 1. 

X1

X2

Y

54,2

33,6

75,4

56,8

39,1

85,4

59,7

40,4

88,5

61,4

42,9

92,7

63,5

44

95,2

64,7

46,8

99,5

64,8

51,9

106,2

67,4

56,3

113,2

69

56,6

114,5

70,7

58,7

118,1

71,3

59,6

118,7

73,7

62,4

123

75,9

63,9

127,4

77,5

67,2

? 

Так как модель не линейная, перейдем к линейной с помощью замены: 



V = lnY, U1 = lnX1, U2 = lnX2, b0 = lnA, b1 = б1 



получим линейную модель:



V = b0 + b1U1 + b2U2



Полученные результаты заносим в таблицу 2.



Таблица 2. 

X1

X2

Y

V

U1

U2

54,2

33,6

75,4

4,3228

3,9927

3,5145

56,8

39,1

85,4

4,4473

4,0395

3,6661

59,7

40,4

88,5

4,4830

4,0893

3,6988

61,4

42,9

92,7

4,5294

4,1174

3,7589

63,5

44

95,2

4,5560

4,1510

3,7842

64,7

46,8

99,5

4,6002

4,1698

3,8459

64,8

51,9

106,2

4,6653

4,1713

3,9493

67,4

56,3

113,2

4,7292

4,2106

4,0307

69

56,6

114,5

4,74057

4,2341

4,0360

70,7

58,7

118,1

4,7715

4,2584

4,0724

71,3

59,6

118,7

4,7766

4,2669

4,0877

73,7

62,4

123

4,8122

4,3000

4,1336

75,9

63,9

127,4

4,8473

4,3294

4,1573

77,5

67,2





4,3503

4, 2077



2. Найдем параметры b0, b1 и b2. Полученные результаты заносим в таблицу 3:



Таблица 3. 

Результаты расчета

1,296429

0,5234561

4,655595

0,09192

0,1394437

4,694014

0,998782

0,6193063

---

4101,677

10

---

3146,317

3,8354032

---



3. По данным таблицы можем записать модель:



V = 4,6556 + 0,5235U1 + 1,2964U2



4. Найдем параметры исходной модели:



А = ebo = e4.655595 = 105.1723; 1 = b1 = 0,5234561; 2 = b2 = 1,296429.



Исходная модель имеет вид:



Y = 105.1723 * X10.5235 * X21.2964



5. Найдем прогноз в заданной точке:



Y = 105.1723 * 77.50.5235 * 67.21.2964 = 239856.97;



Вычислим коэффициент эластичности, который показывает, на сколько% увеличится (если Ех > 0) или уменьшится (если Ех < 0) показатель Y, если фактор X изменится на 1%.



EX1 = (X1 * ∂y) / (y * ∂x1) = (X1/ (105.1723 * X10.5235 * X21.2964)) * ( (∂ (105.1723 * X10.5235 * X21.2964)) / ∂x1) = (X1/ (105.1723 * X10.5235 * X21.2964)) * (105.1723 * X21.2964 * (∂ (X10.5235)) / ∂x1) = (X1/X10.5) * 0.5X1-0.5 = 0.5X11-0.5-0.5 = 0.5X10 = 0.5


Вывод



Для модели Кобба-Дугласа коэффициент эластичности - это показатели степени 1 и 2, при чем 1 = 0.5235 - коэффициент эластичности по трудозатратам, а 2 = 1.2964 - коэффициент эластичности по объему основных фондов.


Литература



Лук`яненко І.Г., Краснікова Л.І. Економетрика. Підручник. - К. Товариство “Знання”. - 1998. - 494 с.

Грубер Й. Эконометрия: учебное пособие для студентов экономических специальностей. - К. 1996. - 400 с.

Методические указания и контрольные задания по дисциплине "Эконометрия" для студентов экономического направления заочного факультета. / Сост. В.Н. Черномаз, Т.В. Шевцова, - Харьков: 2006 г. - 32 с.

Конспект лекций по курсу "Эконометрия"