• Гідрологія і Гідрометрія
• Господарське право
• Економіка будівництва
• Економіка природокористування
• Економічна теорія
• Земельне право
• Історія України
• Кримінально виконавче право
• Медична радіологія
• Методи аналізу
• Міжнародне приватне право
• Міжнародний маркетинг
• Основи екології
• Предмет Політологія
• Соціальне страхування
• Технічні засоби організації дорожнього руху
• Товарознавство продовольчих товарів

Тлумачний словник
Авто
Автоматизація
Архітектура
Астрономія
Аудит
Біологія
Будівництво
Бухгалтерія
Винахідництво
Виробництво
Військова справа
Генетика
Географія
Геологія
Господарство
Держава
Дім
Екологія
Економетрика
Економіка
Електроніка
Журналістика та ЗМІ
Зв'язок
Іноземні мови
Інформатика
Історія
Комп'ютери
Креслення
Кулінарія
Культура
Лексикологія
Література
Логіка
Маркетинг
Математика
Машинобудування
Медицина
Менеджмент
Метали і Зварювання
Механіка
Мистецтво
Музика
Населення
Освіта
Охорона безпеки життя
Охорона Праці
Педагогіка
Політика
Право
Програмування
Промисловість
Психологія
Радіо
Регилия
Соціологія
Спорт
Стандартизація
Технології
Торгівля
Туризм
Фізика
Фізіологія
Філософія
Фінанси
Хімія
Юриспунденкция

Методичні вказівки для виконання роботи

Виберемо форму кореляційного зв’язку.

Це можна зробити графічно і аналізуючи показники динаміки.

По вигляду теоретичної лінії регресії можна зробити висновок, що залежність параболічна. Тобто рівняння має вигляд:

.

Підтвердимо це за допомогою показників динаміки.

.

Для вибору форми зв’язку за допомогою показників динаміки обчислені: абсолютний базисний та ланцюговий приріст, базисний та ланцюговий темп приросту, та абсолютне прискорення; з відповідними графічними показниками.

.

Для цієї функції граничний абсолютний приріст зростає при зростанні t.

.

.

Підтверджує, про вибір параболічної залежності і те, що абсолютне прискорення є сталою величиною, та для кожної залежності є деяке число.

Обчислимо параметри вибраного рівняння: , , .

З точки зору математичної статистики ми знаходимо не параметри цього рівняння, а їх точкові оцінки. Для цього використовуємо систему нормальних рівнянь:

Цю систему можна спростити, якщо від змінної t перейти до змінної , зробивши наступну заміну:

,

.

Тоді в системі нормальних рівнянь із змінною члени з непарними степенями будуть дорівнювати 0, і система буди мати наступний вигляд:

Одержимо наступну систему рівнянь:

Знайдемо , за правилом Крамера:

;

;

;

;

;

.

Рівняння регресії має вигляд:

.

За допомогою критерію Фішера визначимо адекватність знайденого рівняння.

Спочатку оцінимо тісноту зв’язку використовуючи коефіцієнт кореляції.

;

.

;

;

.

Близьке значення коефіцієнта кореляції до 1 свідчить про те, що залежність вибрана вірна. А також говорить про якість отриманого зв’язку.

Для оцінки адекватності прийнятої економетричної моделі статистичним даним з надійністю Р=0,95 використовуємо критерій Фішера. Висуваємо гіпотезу Н₀ про статистичну не значимість рівняння регресії, і нам треба її спростувати.

.

Отримане F_факт=1528,199 порівнюємо з F_табл=5,59 (де , , ).

Тому що F_факт > F_табл, 1528,199 > 5,59, при рівні значимості рівному 5%, отримане рівняння регресії є статистично значимим.

Модель адекватна реальним даним та її можна використовувати для прогнозування.

Зробити прогноз обсягу реалізації с/г продукції області на 2008 рік.

.

.

При прогнозуванні знаходиться не конкретне значення показника, а інтервал довіри його можливих значень при заданій ймовірності. Інтервал довіри прогнозу має вигляд:

.

Де - гранична помилка прогнозу, яка розраховується по формулі:

.

t-крітерій Ст’юдента в нашому випадку буде примати наступне значення: , для , d.f. = 7. Тоді гранична помилка прогнозу буде дорівнювати: .

Тоді з ймовірністю можна стверджувати, що обсяг реалізації с/г продукції області на 2008 рік може приймати будь-яке значення з наступного інтервалу:

.

Переглядів: 772