контрольная. Задача 3 Ответ на практическую задачу 1. 5 Практическая задача 13
 Скачать 0.61 Mb.
|
1 2 Практическая задача 2.1. Создание информационной базы исследования. Используя пакеты профессиональных статистических программ Statistica, SPSS или электронные таблицы Microsoft Excel, создайте лист для массива данных следующего вида:
Где, t1 … t13 - Годы с 2003 по 2015 Показатель - Валовой региональный продукт, млн. руб. Объект исследования - Краснодарский край 2. С помощью перечисленных ниже информационно-статистических систем, заполните полученную статистическую таблицу данными для анализа за 2015 год:
3. С помощью модуля визуализации постройте линейный график временного ряда. 4. Используя пакеты профессиональных статистических программ Statistica, SPSS или надстройку «Анализ данных» системы Microsoft Excel, рассчитайте скользящие средние с интервалами сглаживания равными 3 и 5. Нанесите скользящие средние на график. Сделайте выводы о тенденции. 5. Используя пакеты профессиональных статистических программ Statistica, SPSS или надстройку «Анализ данных» системы Microsoft Excel, рассчитайте центрированную скользящую среднюю с интервалами сглаживания равным 4. Нанесите скользящую среднюю на график. Сделайте выводы о тенденции. 6. Используя пакеты профессиональных статистических программ Statistica, SPSS или надстройку «Анализ данных» системы Microsoft Excel, постройте линейное уравнение тренда, оцените его качество с помощью коэффициента детерминации. Интерпретируйте значение коэффициента детерминации. Проверьте уравнение на адекватность с помощью F-критерия Фишера, а параметры уравнения на значимость с помощью t-статистики Стьюдента. 7. Осуществите подбор нелинейных уравнений тренда. Выберете наиболее адекватное уравнение с помощью коэффициента детерминации. 8. Осуществите прогнозирование с помощью линейного и лучшего нелинейного уравнения из пункта 7 на 4 следующих периода. Сделайте выводы. Ответ на практическую задачу №2.1,2.
3.  4.
  После сопоставления таблиц с отклонениями стало видно, что для составления прогноза по методу скользящей средней в Excel о тенденции изменения ВРП предпочтительнее модель пятилетнего скользящего среднего. У нее минимальные ошибки прогнозирования (в сравнении с трехлеьней). 5.
 6.  Если R2 = 1, то ошибка аппроксимации равняется нулю. В нашем примере выбор линейной аппроксимации дал почти высокую достоверность и нормальный результат. Прогноз будет неточным. Коэффициент детерминации равен 0,98. Если R-квадрат > 0,95, говорят о высокой точности аппроксимации (модель хорошо описывает явление). tкрит (n-m-1;α/2) = (11;0,025) = 2,201
Поскольку 23,889 > 2,201, то статистическая значимость коэффициента регрессии b подтверждается (отвергаем гипотезу о равенстве нулю этого коэффициента). Поскольку 0,99747 < 2,201, то статистическая значимость коэффициента регрессии a не подтверждается (принимаем гипотезу о равенстве нулю этого коэффициента). Это означает, что в данном случае коэффициентом a можно пренебречь. А = 571,011 Табличное значение критерия со степенями свободы k1=1 и k2=11, Fтабл = 4,84 Поскольку фактическое значение F > Fтабл, то коэффициент детерминации статистически значим (найденная оценка уравнения регрессии статистически надежна). 7.  Наиболее адекватным уравнением тренда является полиномиальное уравнение шестой степени. 8.  Как видно из графиков прогноз линейного уравнения приводит к росту на последующие 4 года. А в полиномиальном уравнении шестой степени сначала наблюдается спад, а далее рост. 1 2 |