Контрольная работа: Расчет величины прожиточного минимума

Задание 1. Величина прожиточного минимума (в среднем на душу населения, рублей в месяц, по данным Федеральной службы государственной статистики «Россия в цифрах - 2005 году указана в таблице)

Величина прожиточного минимума
2000 (среднее за год)	1235,5
1 квартал	1238
2 квартал	1185
3 квартал	1234
4 квартал	1285
2001 (среднее за год)	1500,3
1 квартал	1396
2 квартал	1507
3 квартал	1524
4 квартал	1574
2002 (среднее за год)	1808,3
1 квартал	1719
2 квартал	1804
3 квартал	1817
4 квартал	1893
2003 (среднее за год)	2112
1 квартал	2047
2 квартал	2137
3 квартал	2121
4 квартал	2143
2004 (среднее за год)	2375,8
1 квартал	2293
2 квартал	2363
3 квартал	2396
4 квартал	2451

1. Постройте диаграмму рассеяния и сформулируйте гипотезу о виде связи.

2. Рассчитайте параметры уравнения линейной парной регрессии.

3. Оцените тесноту связи с помощью коэффициента корреляции.

4. С помощью F-критерия Фишера оцените статистическую надежность результатов регрессионного моделирования.

Возможно вы искали - Контрольная работа: Расчет коэффициента эластичности и показателей корреляции и детерминации

5. Рассчитайте, чему должно быть равно прогнозное значение величины прожиточного минимума в 1 квартале 2005 года, во 2 квартале 2007 года.

6. Определите доверительный интервал 2-ого прогноза для уровня значимости, равного 0,05.

7. Сравните полученный результат с реальной ситуацией.

Решение:

Пронумеруем кварталы сквозной нумерацией (табл. 1).

Похожий материал - Контрольная работа: Расчет максимального значения восстанавливающей силы

Таблица 1 Исходные данные

Номер квартала, х	Величина прожиточного минимума, у
1	1238
2	1185
3	1234
4	1285
5	1396
6	1507
7	1524
8	1574
9	1719
10	1804
11	1817
12	1893
13	2047
14	2137
15	2121
16	2143
17	2293
18	2363
19	2396
20	2451

1. Корреляционный анализ наряду с выборочным методом представляет собой важнейшее прикладное направление математической статистики. Предметом его исследования является связь (зависимость) между различными варьирующими признаками (переменными величинами), при которой каждому значению одной переменной соответствует не определенное значение другой (как это имеет место при функциональной зависимости), а ряд распределения с определенной групповой средней.

Конечная цель корреляционного анализа - получение уравнений прямых регрессии, характеризующих форму зависимости и вычисление коэффициента корреляции, определяющего тесноту (силу) связи, если она линейная.

Диаграмма рассеяния применяется для исследования зависимости между двумя видами данных, например для анализа зависимости номера квартала и величины прожиточного минимума.

Диаграмма рассеяния, так же как и метод расслоения (стратификации), используется для выявления причинно-следственных связей показателей качества и влияющих факторов при анализе причинно-следственной диаграммы.

Очень интересно - Лабораторная работа: Расчет оптимизационных моделей

Диаграмма рассеяния строится как график зависимости между двумя параметрами. Если на этом графике провести линию медианы, он позволяет легко определить, имеется ли между этими двумя параметрами корреляционная зависимость.

Диаграмма рассеяния строится в таком порядке: по горизонтальной линии откладываются измерения величин измерения величин одной переменной, а по вертикальной оси - другой переменной.

Как следует из визуального анализа диаграммы рассеяния (рис. 1) между величиной прожиточного минимума и номером квартала существует прямая линейная связь, и она описывается уравнением прямой:

у_х = а₀ + а₁ ∙ х. (1)