Прикладная статистика (7 заданий). Найти в интернете достаточно большую выборку (объемом не меньше 50) и построить по ней:
Задание 1
Найти в интернете достаточно большую выборку (объемом не меньше 50) и построить по ней:
1) несмещенные точечные оценки генеральных средней и дисперсии
2) провести интервальное группирование данных и построить полигон и гистограмму частот.
Задание 2
По данной выборке построить интервальные оценки:
1) генеральной средней,
2) генеральной дисперсии,
3) среднего квадратического отклонения
(доверительные интервалы с вероятностью 0.95 покрытия оцениваемого параметра).
Задание 3
По выборке из задания 2:
1) Проверить гипотезу о нормальном распределении генеральной совокупности (критерий выберите сами);
2) Разделить выборку случайным образом на две части примерно одинакового объема и проверить гипотезу об однородности выборок. «Разделить случайным образом» означает сформировать одну случайную выборку половинного объема из исходной, а оставшиеся элементы считать второй выборкой.
Задание 4
Найти на статистических сайтах выборку (объемом не меньше 50) с двумя показателями и построить прямую регрессию методом наименьших квадратов. Проверить значимость уравнения регрессии и коэффициентов уравнения регрессии.
Задание 5
Найти выборку с двумя показателями и построить два уравнения нелинейной регрессии. Виды нелинейной связи (параболическая, гиперболическая, степенная и т.д.) выбрать самостоятельно. Построить графики линейной и двух нелинейных регрессий в одних осях с полем корреляции. Вычислить R2 для каждого уравнения и сравнить.
Задание 6
Найти на статистических сайтах выборку с тремя показателями и
1) вычислить корреляционную матрицу;
2) построить линейную модель множественной регрессии;
3) получить стандартизированное уравнение множественной регрессии, средние коэффициенты эластичности и прокомментировать влияние факторов на результат.
Задание 7
Оценить статистическую надежность уравнения регрессии и коэффициента детерминации (критерий Фишера). С помощью частных критериев Фишера оценить целесообразность включения в уравнение множественной регрессии одного фактора после включения другого.
В работе рассматриваются следующие признаки:
Потребительские расходы в среднем на душу населения, тыс. руб. в месяц
Среднедушевые денежные доходы, тыс. руб. в месяц
Инвестиции в основной капитал, млрд. руб.
Данные взяты за 2019 год.
Содержание
Задание 1 3
Задание 2 7
Задание 3 9
Задание 4 17
Задание 5 24
Задание 6 28
Задание 7 34
Список использованной литературы 36
Приложение 1 - Данные по 50-ти субъектам РФ за 2019 год 37
Приложение 2 – Вспомогательная таблица для построения и оценки качества линейной модели (Задание 4) 38
Не подошли данные? Требуются более актуальные данные? Необходимо взять другие признаки для рассмотрения? Не проблема! Напишите мне, оформите заказ и в течение 1-5 дней (в зависимости от загруженности) я выполню вашу работу.
Работа была выполнена в 2021 году, принята преподавателем без замечаний.
Пример оформления задач для общего представления о качестве приобретаемой работы можно посмотреть в моем профиле (образцы решений) или прикрепленном демо-файле.
Расчеты выполнены достаточно подробно. Все расчеты сопровождены формулами, пояснениями, выводами. Формулы и расчеты аккуратно набраны в microsoft equation.
Объем работы 39 стр. TNR 14, интервал 1,5.
Если есть вопросы по работе, то пишите в ЛС.
