>
Таблиця 7
yx1x2 1107325519320391845321976557361911518762950252189842251247460502278104300625144360399849643207118382278704844556596836144448442897865924413851830341555404155549090091918723632459075727524504394537851357292582368330496623885510343134062388055030251003892262544741429037278008101715616485173125512932752586551256252526760963619484006223000800968001243844423425600001046393420194850600176402152310449114558029111321820501380319841121207753640012333394601533594002116011114889211343073191081838743073019036110018552833291460154737421078222569825949136936185037161532761461115070063603715062116121107328312116230533711852961253583407136912153144080917285111724484687684264408289576812877121182541236179148324320046121296289645769744193599114359950386141196129528012018506462785127649966212422116729342472036Сумма2226532616224580347971734121761742395244221281400208802Среднее111326,630,811,22901740867060,85308,71197,6221,164070010440 2 51676398573248,9695,66 227324,434615,7789,781
При збільшенні випущених цінних паперів на середньоквадратичне відхилення кредити підприємствам і організаціям зменшуються на 0,217 від свого середньоквадратичного відхилення.
. Парні коефіцієнти кореляції знайдемо за формулами:
.
Приватні коефіцієнти кореляції можна виразити через парні коефіцієнти, наступним чином:
.
Визначимо множинний коефіцієнт кореляції:
.
Так як, отже, залежність кредити підприємствам і організаціям від коштів підприємств та організацій і випущених цінних паперів практично відсутній.
. Висунемо гіпотезу про випадковий відміну коефі?? іентов,, від нуля.
Загальний критерій перевіряє гіпотезу про статистичної значущості рівняння регресії і показника тісноти зв'язку:
.
Порівнюючи і, приходимо до висновку, що причин для відхилення гіпотези немає, оскільки з імовірністю 0,95 робимо висновок про статистично не значущі рівняння в цілому і показника тісноти зв'язку.
Так як (або 6,6%), то 6,6% зміни кредити підприємствам і організаціям пов'язано зі зміною коштів підприємств та організацій і випущених цінних паперів і 93,4% від інших факторів.
. Прогнозне значення факторів складають 80% від їх максимальних значеннях, отже:
.
Таким чином
(млн. руб.).
Тобто, якщо прогнозні значення факторів складуть 80% від їх максимальних значень, прогнозне значення кредитів підприємствам і організаціям складе млн. руб.
. Оскільки розподіл -Фішера вказує на те, що гіпотезу про незначущості рівняння регресії слід прийняти, то рівняння статистично незначимо, отже, не описує зазначену залежність.
Завдання № 3.
За даними про середні споживчі ціни в РФ, узятим з відповідної таблиці, виконати наступні дії:
1. Параметри лінійного, експоненціального, статечного, гіперболічного трендів, що описують динаміку частки малих підприємств. Виберіть з них найкращий, використовуючи середню помилку апроксимації та коефіцієнт детермінації
2. Вибрати кращу форму тренда і виконати точковий прогноз на 2012, 2013 і 2014 роки
. Визначити коефіцієнти автокореляції 1, 2, 3 і 4 порядків
. Побудувати автокорреляционную функцію часового ряду. Охарактеризувати структуру цього ряду.
Таблиця 8
ГодТеатри, за билет199817,32199925,12200033,60200145,08200261,77200372,06200489,702005111,432006134,442007162,112008208,262009243,092010278,172011343,80
Рішення
. Побудуємо поле кореляції:
Рис. 2 Поле кореляції
· Додавши лінію тренда (лінійна, показати рівняння на діаграмі, помістити на діаграму величину достовірності апроксимації), отримаємо:
Рис. 3 Поле кореляції
Отже, рівняння лінійної залежності має вигляд:
.
Тобто
.
· Змінивши тип лінії тренду на ступеневу, отримаємо:
Рис. 4 Поле кореляції
Отже, рівняння статечної залежності має вигляд:
.
Тобто
.
· Змінивши тип лінії тренду на експоненційну, отримаємо:
Рис. 5 Поле кореляції
Отже, рівняння експоненційної залежності має вигляд:
.
Тобто
.
· Змінивши тип лінії тренду на логарифмічну, отримаємо:
...
