Сбор и анализ экономических данных. Характеристики выборки, их вычисление и экономический смысл

Определено наличие корреляционной зависимости между переменными X и Y, или же отсутствие влияния изменения количества используемых передовых производственных технологий на размер валового внутреннего продукта. Определение средних значений моды и медианы.

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид лабораторная работа
Язык русский
Дата добавления 18.01.2019
Размер файла 1004,2 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Ташкентский институт инженеров железнодорожного транспорта

Кафедра “Высшая математика”

Лабораторная работа №1

по предмету «Основы эконометрики»

на тему: «Сбор и анализ экономических данных. Характеристики выборки, их вычисление и экономический смысл»

Выполнила:

Ст.гр IQ-178 Ким М.Г.

Приняла:

Шарипова Л.Д.

Ташкент 2018

Задание №1. Анализ социально-экономических данных. Основы корреляционного анализа

Для определения зависимости между количеством используемых передовых производственных технологий (переменная Y, измеряемая в единицах) и ВВП (переменная X, измеряемая в млрд руб, в ценах 2008 года) была составлена динамика показателей за 2000-2013 года, результаты представлены таблицей 1.1.

Таблица 1.1

i

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

ВВП в ценах на 2008 г.( млрад руб)

17035,1

19845,9

22941,9

26107,9

31407,8

33410,5

36134,6

39218,7

41276,8

38048,6

39762,2

44220,7

45571,5

46356,9

Используемые передовые производственные технологии

70069

80012

93412

107015

119639

140983

168311

180324

184374

201850

203330

191650

191372

193830

По имеющимся данным составим задачу для экономического анализа.

Представление данных

Таблица 1.2

у

х

1.

70069

17035,1

2.

80012

19845,9

3.

93412

22941,9

4.

107015

26107,9

5.

119639

31407,8

6.

140983

33410,5

7.

168311

36134,6

8.

180324

39218,7

9.

184374

41276,8

10.

201850

38048,6

11.

203330

39762,2

12.

191650

44220,7

13.

191372

45571,5

14.

193830

46356,9

Постановка задачи:

Установиим наличие корреляционной зависимости между переменными x и y, или же отсутствие влияния изменения количества используемых передовых производственных технологий на размер валового внутреннего продукта.

Описание данных: динамика показателей за 2000-2013 года

y: Количество используемых передовых производственных технологий, единица измерения:единицы.

x: Размер ВВП ,единица измерения: млрд руб, в ценах 2008 года.

Определение задачи:

Для выполнения цели лабораторной работы, для начала составим точечную диаграмму для предварительного вывода, а затем на основе рассчитанных показателей, выведем точный ответ после расчета коэффициента корелляции.

Элементарный статистический анализ.

Сделаем предварительные выводы о зависимости между данными на основе построенного графика:

Вглянув на построенную диаграмму, можно предположить, что между двумя рассматриваемыми факторами существует положительная линейная связь. Так как при сдвиге точек диаграммы по оси ординат вверх, просиходит сдвиг вправо по оси абцисс.

Приведем определение численных характеристик, вычислим их значение и сделаем выводы в терминах задачи по каждому из двух показателей:

Сумма выборки:

Определение: Суммарное значение всех показателей по данному фактору

Формула: . Значения (для y и x): 2126171; 481339,1.

Вывод (по y): С 2000 года по 2013 год в использовании находилось 2126171 единиц передовых производственных технологий.

(по x): Суммарное значение ВВП за 14 лет 481339,1 млрд руб.

Средняя выборочная (среднее выборочное значение):

Определение: Среднеарифметическое значение всех показателей по годам

Формула: = )/n . Значения (для y и x): 151869,3571; 34381,36429.

Вывод (по y): С 2000 года по 2013 год в среднем использовании находилось 151869,3571 единиц передовых производственных технологий.

(по x): Среднее значение ВВП за 14 лет 34381,36429млрд руб.

Выборочная дисперсия:

Определение: отклонения или изменения значений переменной от центрального пункта

Формула: : =()/n . Значения (для y и x): 2187694664; 85938331,44.

Вывод (по y): В среднем показатели поколичеству используемых передовых производственных технологий отличаются на 2187694664 единиц.

(по x): В среднем показатели по ВВП за 14 лет колеблелись в размере 85938331,44 млрд руб.

Исправленная дисперсия:

Определение: Выборочная дисперсия умноженная на n/(n-1).

Формула: =n/(n-1) . Значения (для y и x): 2355978869;92548972,32.

Вывод (по y):Исправленная дисперсия по показателю равна 2355978869 (по x): Исправленная дисперсия по показателю равна 92548972,32.

Среднеквадратическое отклонение:

Определение: квадратный корень из среднего арифметического всех квадратов разностей между данными величинами и их средним арифметическим.

Формула: =)/n. Значения (для y и x): 46772,79833; 9270,292953.

Вывод (по y): в среднем отдельные показатели вариации отклоняются на 46772,79833 .

(по x): в среднем отдельные показатели вариации отклоняются на 9270,292953.

Максимальное значение выборки:

Формула: .Значения (для y и x): 203330; 46356,9.

Вывод (по y): Максимальное количество используемых производственных передовых технологий наблюдалось в 2010 году.

(по x):Максимальный размер ВВП приходился на 2013 год.

Минимальное значение выборки:

Формула: . Значения (для y и x): 70069; 17035,1.

Вывод (по y): Минимальное количество используемых производственных передовых технологий наблюдалось в 2000 году.

(по x): Минимальный размер ВВП также приходился на 2000 год.

Размах выборки:

Определение: Разница между максимальным и минимальным значением выборки.

Формула: R= -. Значения (для y и x): 133261; 29321,8.

Вывод (по y): Разница между максимальным и минимальным количеством используемых передовых производственных технологий 133261 единиц.

(по x): Разница между максимальным и минимальным значением ВВП 29321,8 млрд.руб.

Мода:

Определение: значение признака, имеющее наибольшую частоту в статистическом ряду распределения

Значения (для y и x):--

Вывод (по y и х): тк в данной выборке все значения разные и не повторяются моду в нашем случае определить невозможно.

Медиана:

Определение: значение признака, приходящееся на середину ряда.

Формула: Me=(++1)/2. Значения (для y и x): 174317,5; 37091,6.

Вывод (по y): 174317,5 середина вариационного ряда по показателю используемых производственных передовых технологий.

(по x): 37091,6 середина вариационного ряда по размеру ВВП за 14 лет.

Приведем определение коэффициента корреляции, вычислим его значение и сделаем вывод в терминах поставленной задачи

Определение: статистический показатель зависимости двух случайных величин

Формула:

анализ экономический корреляционный выборка

Значение: 0,954867255

Вывод: Поскольку, вычисленный коэффициент корелляции положительный и близок к 1, мы приходим к выводу , что между двумя рассматриваемыми показателями имеется связь. То есть размер ВВП напрямую зависит от количества использумых передовых производственных технологий на предприятиях, чем больше инноваций внедряется и применяетсяя при создании благ, тем большее количество единиц продукции будет изготовлено в конечном итоге.

Предварительный вывод, сделанный на основе посторенного графика, оказался правильным. Однако для уверенности необходимо было произвести расчеты, с целью подкрепить выводы цифровыми показателями.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Сущность корреляционно-регрессионного анализа и экономико-математической модели. Обеспечение объема и случайного состава выборки. Измерение степени тесноты связи между переменными. Составление уравнений регрессии, их экономико-статистический анализ.

    курсовая работа [440,3 K], добавлен 27.07.2015

  • Типологическая, структурная, аналитическая группировка данных. Определение моды и медианы распределения. Зависимость прибыли от развития компании. График, отражающий изменение прибыли фирмы. Особенности группировки данных по системе варьирующих признаков.

    контрольная работа [959,9 K], добавлен 12.02.2012

  • Структурная равноинтервальная группировка. Определение связи между численностью постоянного населения и потреблением продуктов на душу населения. Динамический ряд для характеристики изменения социально-экономических показателей по Псковскому району.

    контрольная работа [252,9 K], добавлен 07.03.2011

  • Мультиколлинеарность в экономических исследованиях и методы ее уменьшения или устранения. Взаимная коррелированность объясняющих переменных. Функциональная и стохастическая (скрытая) формы. Анализ корреляционной матрицы между объясняющими переменными.

    реферат [51,6 K], добавлен 30.03.2009

  • Характеристика зависимости цены автомобиля от его возраста и мощности двигателя на основе полученных статистических данных (линейной зависимости). Расчет мультиколлинеарности между объясняющими переменными, анализ надежности оценок параметров модели.

    контрольная работа [60,0 K], добавлен 21.03.2010

  • Построение, экономическая интерпретация и оценка качества регрессионной модели влияния объема промышленного производства Беларуси и объема розничного товарооборота торговли через все каналы реализации на валовой внутренний продукт Республики за два года.

    курсовая работа [667,6 K], добавлен 31.05.2014

  • Сбор данных и их первичная обработка. Построение корреляционной матрицы. Связь между факторными и результативными признаками. Оценка статистической значимости параметров регрессии. Определение доверительного интервала параметров доверительной регрессии.

    курсовая работа [739,0 K], добавлен 06.04.2016

  • Приведение логарифмированием уравнения к линейному виду. Расчет средних значений арифметических переменных и коэффициентов регрессии. Определение средних квадратичных отклонений. Корреляционный анализ экспериментальных данных с помощью критерия Стьюдента.

    контрольная работа [312,7 K], добавлен 10.03.2015

  • Анализ влияния основных социально-экономических показателей на результативный признак. Особенности классической линейной модели множественной регрессии, ее анализ на наличие или отсутствие гетероскедастичности в регрессионных остатках и их автокорреляции.

    лабораторная работа [573,8 K], добавлен 17.02.2014

  • Показатели статистики занятости и безработицы, а также баланс трудовых ресурсов. Изучение межрегиональной вариации уровня безработицы. Построение уравнения регрессии. Регрессионная модель зависимости уровня безработицы и внутреннего валового продукта.

    курсовая работа [604,2 K], добавлен 16.09.2014

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.