KR1_Lysenko_Ruslan_DEM-202
.docxКонтрольная работа №1
Вариант 4
Выполнил:
Студент группы ДЭМ-202
Лысенко Руслан
Часть №1
Данные 4 варианта:
№ п/п |
Страна |
Y |
X |
Y/P |
X/P |
7 |
Новая Зеландия |
1,27 |
23,83 |
410 |
7687 |
8 |
Португалия |
1,07 |
24,67 |
108 |
2484 |
9 |
Гонконг |
0,67 |
27,56 |
132 |
5436 |
10 |
Чили |
1,25 |
27,57 |
113 |
2484 |
11 |
Греция |
0,75 |
40,15 |
78 |
4182 |
12 |
Финляндия |
2,8 |
51,62 |
586 |
10799 |
13 |
Норвегия |
4,9 |
57,71 |
1198 |
14110 |
14 |
Югославия |
3,5 |
63,03 |
157 |
2821 |
15 |
Дания |
4,45 |
66,32 |
869 |
12953 |
16 |
Турция |
1,6 |
66,97 |
36 |
1491 |
17 |
Австрия |
4,26 |
76,88 |
567 |
10237 |
18 |
Швейцария |
5,31 |
101,65 |
834 |
15958 |
19 |
Саудовская Аравия |
6,4 |
115,97 |
765 |
13855 |
20 |
Бельгия |
7,15 |
119,49 |
725 |
12119 |
21 |
Швеция |
11,22 |
124,15 |
1350 |
14940 |
По данным табл.1 построить линейные регрессионные модели, характеризующие зависимость:
а) государственных расходов на образование (Y) от валового внутреннего продукта (X)
№ п/п |
Страна |
Y |
X |
Y2 |
X2 |
Y*X |
7 |
Новая Зеландия |
1,27 |
23,83 |
1,6129 |
567,8689 |
30,2641 |
8 |
Португалия |
1,07 |
24,67 |
1,1449 |
608,6089 |
26,3969 |
9 |
Гонконг |
0,67 |
27,56 |
0,4489 |
759,5536 |
18,4652 |
10 |
Чили |
1,25 |
27,57 |
1,5625 |
760,1049 |
34,4625 |
11 |
Греция |
0,75 |
40,15 |
0,5625 |
1612,0225 |
30,1125 |
12 |
Финляндия |
2,8 |
51,62 |
7,84 |
2664,6244 |
144,536 |
13 |
Норвегия |
4,9 |
57,71 |
24,01 |
3330,4441 |
282,779 |
14 |
Югославия |
3,5 |
63,03 |
12,25 |
3972,7809 |
220,605 |
15 |
Дания |
4,45 |
66,32 |
19,8025 |
4398,3424 |
295,124 |
16 |
Турция |
1,6 |
66,97 |
2,56 |
4484,9809 |
107,152 |
17 |
Австрия |
4,26 |
76,88 |
18,1476 |
5910,5344 |
327,5088 |
18 |
Швейцария |
5,31 |
101,65 |
28,1961 |
10332,7225 |
539,7615 |
19 |
Саудовская Аравия |
6,4 |
115,97 |
40,96 |
13449,0409 |
742,208 |
20 |
Бельгия |
7,15 |
119,49 |
51,1225 |
14277,8601 |
854,3535 |
21 |
Швеция |
11,22 |
124,15 |
125,8884 |
15413,2225 |
1392,963 |
Сумма |
|
56,6 |
987,57 |
336,1088 |
82542,7119 |
5046,692 |
Среднее |
|
3,773333 |
65,838 |
22,4072533 |
5502,84746 |
336,446133 |
Описательные характеристики признаков |
|||
|
|
|
|
|
Y |
X |
|
срзнач |
3,773333333 |
65,838 |
|
диспр |
8,169208889 |
1168,2052 |
|
стандотклонп |
2,858182795 |
34,179017 |
|
Парный коэффициент корреляции |
||
|
|
|
ryx |
0,900988049 |
|
tнабл |
7,487851159 |
|
tкр |
2,160368656 |
|
Tнабл>tкр=> коэффициент значим при заданном уровне значимости 0,05.
b1 |
0,075344137 |
b0 |
-1,18717393 |
Коэффициент эластичности |
1,314622066 |
При увеличении ВВП на 1% государственные расходы на образование увеличиваются на 1,31%.
Y=-1,18717393+0,075344137*X
При увеличении госрасходов на образование на 1 млрд. долл. ВВП увеличится в среднем на 75 млн. долл.
Р-значение и значимость F совпадают => уравнение в целом значимо.
Р-значение не большое => b0 значим.
б) среднедушевых расходов на образование (Y/P) от валового внутреннего продукта на душу
населения (X/P).
№ п/п |
Страна |
Y/P |
X/P |
(Y/P)^2 |
(X/P)^2 |
(Y/P)*(X/P) |
7 |
Новая Зеландия |
410 |
7687 |
168100 |
59089969 |
3151670 |
8 |
Португалия |
108 |
2484 |
11664 |
6170256 |
268272 |
9 |
Гонконг |
132 |
5436 |
17424 |
29550096 |
717552 |
10 |
Чили |
113 |
2484 |
12769 |
6170256 |
280692 |
11 |
Греция |
78 |
4182 |
6084 |
17489124 |
326196 |
12 |
Финляндия |
586 |
10799 |
343396 |
116618401 |
6328214 |
13 |
Норвегия |
1198 |
14110 |
1435204 |
199092100 |
16903780 |
14 |
Югославия |
157 |
2821 |
24649 |
7958041 |
442897 |
15 |
Дания |
869 |
12953 |
755161 |
167780209 |
11256157 |
16 |
Турция |
36 |
1491 |
1296 |
2223081 |
53676 |
17 |
Австрия |
567 |
10237 |
321489 |
104796169 |
5804379 |
18 |
Швейцария |
834 |
15958 |
695556 |
254657764 |
13308972 |
19 |
Саудовская Аравия |
765 |
13855 |
585225 |
191961025 |
10599075 |
20 |
Бельгия |
725 |
12119 |
525625 |
146870161 |
8786275 |
21 |
Швеция |
1350 |
14940 |
1822500 |
223203600 |
20169000 |
Сумма |
|
7928 |
131556 |
6726142 |
1533630252 |
98396807 |
Среднее |
|
528,5333 |
8770,4 |
448409,467 |
102242017 |
6559787,13 |
Описательные характеристики признаков |
|||
|
|
|
|
|
Y/P |
X/P |
|
срзнач |
528,5333333 |
8770,4 |
|
диспр |
169061,9822 |
25322101 |
|
стандотклонп |
411,1714754 |
5032,107 |
|
Парный коэффициент корреляции |
||
|
|
|
r(y/р)(x/р) |
0,930054931 |
|
tнабл |
9,126765444 |
|
tкр |
2,160368656 |
|
Х/Р |
|
|
У/Р |
1 |
7687 |
|
410 |
1 |
2484 |
|
108 |
1 |
5436 |
|
132 |
1 |
2484 |
|
113 |
1 |
4182 |
|
78 |
1 |
10799 |
|
586 |
1 |
14110 |
|
1198 |
1 |
2821 |
|
157 |
1 |
12953 |
|
869 |
1 |
1491 |
|
36 |
1 |
10237 |
|
567 |
1 |
15958 |
|
834 |
1 |
13855 |
|
765 |
1 |
12119 |
|
725 |
1 |
14940 |
|
1350 |
Р-значение и значимость F совпадают => уравнение в целом значимо.
Y/P=-137,97+0,076*X/P
Часть №2
По данным (табл. 3) сельскохозяйственных районов региона требуется построить регрессионную
модель урожайности на основе следующих показателей:
Y- урожайность зерновых культур (ц/га);
X1 – число колесных тракторов на 100 га;
X2 – число зерноуборочных комбайнов на 100 га;
X3 – число орудий поверхностной обработки почвы на 100 га;
X4 – количество удобрений, расходуемых на гектар(т/га);
X5 – количество химических средств защиты растений, расходуемых на гектар (ц/га)
|
Y |
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
X5 |
1 |
9,7 |
1,59 |
0,26 |
2,05 |
0,32 |
0,14 |
2 |
8,4 |
0,34 |
0,28 |
0,46 |
0,59 |
0,66 |
3 |
9 |
2,53 |
0,31 |
2,46 |
0,3 |
0,31 |
5 |
9,6 |
2,16 |
0,26 |
2,16 |
0,39 |
0,16 |
6 |
8,6 |
2,16 |
0,3 |
2,69 |
0,37 |
0,17 |
7 |
12,5 |
0,68 |
0,29 |
0,73 |
0,42 |
0,23 |
8 |
7,6 |
0,35 |
0,26 |
0,42 |
0,21 |
0,8 |
9 |
6,9 |
0,52 |
0,24 |
0,49 |
0,2 |
0,8 |
10 |
13,5 |
3,42 |
0,31 |
3,02 |
1,37 |
0,73 |
11 |
9,7 |
1,78 |
0,3 |
3,19 |
0,73 |
0,17 |
12 |
10,7 |
2,4 |
0,32 |
3,3 |
0,25 |
0,14 |
13 |
12,1 |
9,36 |
0,4 |
11,51 |
0,39 |
0,38 |
14 |
9,7 |
1,72 |
0,28 |
2,26 |
0,82 |
0,17 |
15 |
7 |
0,59 |
0,29 |
0,6 |
0,13 |
0,35 |
16 |
7,2 |
0,28 |
0,26 |
0,3 |
0,09 |
0,15 |
17 |
8,2 |
1,64 |
0,29 |
1,44 |
0,2 |
0,08 |
18 |
8,4 |
0,09 |
0,22 |
0,05 |
0,43 |
0,2 |
19 |
13,1 |
0,08 |
0,25 |
0,03 |
0,73 |
0,2 |
20 |
8,7 |
1,36 |
0,26 |
0,17 |
0,99 |
0,42 |