Алена Ya
Сообщение
#40993 1.10.2009, 3:59
Если я сюда выложу решение своей контрольной в формате .pdf кто нибудь проверит? там 8 заданий, я почти все решила. последние 7 и 8 остались...но я не уверена в правильности своих решений. особенно вот последних.
Мне стоит вылаживать или нет? )
Juliya
Сообщение
#40995 1.10.2009, 4:32
вылаживать нет...

если только выкладывать...
Алена Ya
Сообщение
#41002 1.10.2009, 10:25
С целью анализа взаимного влияния прибыли предприятия и его издержек выборочно были проведены наблюдения за этими показателями в течение ряда месяцев: X – величина месячной прибыли в тыс. руб., Y – месячные издержки в процентах к объему продаж.
Результаты выборки сгруппированы и представлены в виде корреляционной таблицы, где указаны значения признаков X и Y и количество месяцев, за которые наблюдались соответствующие пары значений названных признаков.
а) По данным корреляционной таблицы найти условные средние x ̅_у и у ̅_х .
б) Оценить тесноту линейной связи между признаками X и Y.
в) Составить уравнения линейной регрессии Y по X и X по Y .
г) Сделать чертеж, нанеся на него условные средние и найденные прямые регрессии.
д) Оценить силу связи между признаками с помощью корреляционного отношения.
где можно найти пример решения такой задачи??? я тут решала решала в общем очень запуталась.
тень
Сообщение
#41003 1.10.2009, 10:38
В любом с задачнике по мат.статистике с решениями
(обычно в начале разделов даются типовые решения. По крайней
мере в задачнике Гмурмана)
Алена Ya
Сообщение
#41004 1.10.2009, 10:45
гмурман под рукой, да что то совсем не разбираюсь...
По данным корреляционной таблицы найти условные средние x ̅_у и у ̅_х . ---объясните пожалуйста вот это как найти?
2,3 я сделала вроде
Juliya
Сообщение
#41007 1.10.2009, 11:09
Цитата(Алена Ya @ 1.10.2009, 14:45)

гмурман под рукой, да что то совсем не разбираюсь...
По данным корреляционной таблицы найти условные средние x ̅_у и у ̅_х . ---объясните пожалуйста вот это как найти?
Условные средние - это средние значения одной переменной при условии фиксации другой - т.е. берете, например, одно значение переменной Y= y1 , ему соответствует несколько значений переменной Х - находите их среднее значение - Хср при Y= y1. Это и будет условное среднее - Хср|(Y= y1). И так далее - по всем значениям Y.
и аналогично для другой переменной...
тень
Сообщение
#41010 1.10.2009, 11:22
Условным средним называют среднее арифметическое наблюдавшихся значений Y, соответствующих X = х. Например, если для Х=2 величина Y приняла значения 5,6,10, то условное среднее = (5 + 6+10)/3 = 7.
(взято из лекции в интернете)
Алена Ya
Сообщение
#41016 1.10.2009, 12:34
ууу....значит если у меня игреков 8 иксов 7, то ет тупо писать
Xcp|Y=y1 Xcp|Y=y2 ... Xcp|Y=y8
Ycp|X=x1 .... Ycp|X=x7
так ?
Juliya
Сообщение
#41017 1.10.2009, 13:32
ну да... а потом
Цитата(Алена Ya @ 1.10.2009, 14:25)

г) Сделать чертеж, нанеся на него условные средние и найденные прямые регрессии.
Изменение условных математических ожиданий, например, MY|x называется функцией (уравнением) регрессии Y по Х. В общем случае эти точки образуют некую кривую. Их пытаются смоделировать, подобрать подходящую функцию (в мат.статистике, эконометрике) - вот Вас просят построить простейшую линейную модель...
Алена Ya
Сообщение
#41019 1.10.2009, 13:59
X
Y..........25........ 35........ 45........ 55........ 65........ n_y
12........ 2.............................................................2
17........ 4.......... 6.............................................. 10
22.................... 3...................... 2...................... .5
27................................ 5.......... 6.......... 2..........13
32................................ 4.......... 1.......... 4.......... 9
37...........................................................3............3
n_x...... 6.......... 9.......... 9.......... 9.......... 9.........42
тут например Xcp|(Y=12)=2*25/2=25
Xcp|(Y=17)=(4*25+35*6)/(4+6)=31
так? или неправильно вычисляю?
Juliya
Сообщение
#41020 1.10.2009, 14:21
да, все верно
Алена Ya
Сообщение
#41351 6.10.2009, 9:43
наконец то дорешила контрольную...
в пятом пояснить смысл указанных характеристик, вот это не поняла.. =( думаю мат ожидание это стоимость одного билета, но точно не уверена
и в последнем оценить силу связи между признаками с помощью корреляционного отношения, вот это незнаю как делать.
проверьте пожалуйста 6, 7 и 8 задания.
Нажмите для просмотра прикрепленного файла
Алена Ya
Сообщение
#41408 7.10.2009, 5:59
когда оцениваю силу связи между признаками с помощью корреляционного отношения без разницы какое из ηху и ηух находить? или надо и то и другое найти?
и еще вопрос ηух нашла и ηух=0,91 это что означает?
в гмурмане написано только что если η=0 то у с признаком х корреляционной зависимостью не связан, а при η=1 они зависимы между собой функциональной связью.
если так логически подумать то это сильная функциональная связь так?
тень
Сообщение
#41409 7.10.2009, 6:26
да
Алена Ya
Сообщение
#41410 7.10.2009, 7:01
Цитата(тень @ 7.10.2009, 6:26)

да
когда оцениваю силу связи между признаками с помощью корреляционного отношения без разницы какое из ηху и ηух находить? или надо и то и другое найти?
Алена Ya
Сообщение
#41411 7.10.2009, 7:32
>>В лотерее на каждые 100 билетов приходится m1 билетов с выигрышем a1 тыс. рублей, m2 билетов с выигрышем a2 тыс. рублей, m3 билетов с выигрышем a3 тыс. рублей и т.д. Остальные билеты из сотни не выигрывают.
а1=16; а2=10; а3= 6; а4= 3; а5= 2; а6= 1;
m1=2; m2=5; m3=8; m4=10; m5=15; m6=20.
Составить закон распределения величины выигрыша для владельца одного билета и найти его основные характеристики: математическое ожидание, дисперсию и среднее квадратическое отклонение. Пояснить смысл указанных характеристик.
>>
M(x)=2,1
D(x)=10,29
б(х)=3,208
то есть средняя величина выигрыша для владельца одного билета составляет 2100 рб,
дисперсия показывает степень рассеяния значений вокруг величины выигрыша. у нас дисперсия (мала или велика??)
в общем не выгодно покупать билет ? =))))
тень
Сообщение
#41412 7.10.2009, 7:33
вообще, насколько помню, при перестановке индексов может меняться (настаивать не буду) Проверьте расчетом: одно нашли найдите другое и сравните.
Juliya
Сообщение
#41413 7.10.2009, 7:48
Мне кажется, в последней задаче в виде прямых надо изображать только уравнения регрессии, а значения средних показать как точки.. А то какое-то нагромождение кривых непонятных...
по поводу выигрыша - раз сигма больше мат. ожидания почти в 1,5 раза - значит, разброс велик, разброс считается не очень сильным, если сигма не превышает М(Х)
Алена Ya
Сообщение
#41414 7.10.2009, 8:19
ηху=0,85 ηух=0,91 и как вывод сделать?
Цитата(Juliya @ 7.10.2009, 7:48)

Мне кажется, в последней задаче в виде прямых надо изображать только уравнения регрессии, а значения средних показать как точки.. А то какое-то нагромождение кривых непонятных...
по поводу выигрыша - раз сигма больше мат. ожидания почти в 1,5 раза - значит, разброс велик, разброс считается не очень сильным, если сигма не превышает М(Х)
а так правильно построены?
и посмотрите пожалуйста 7е задание под г
Juliya
Сообщение
#41417 7.10.2009, 10:06
Цитата(Алена Ya @ 7.10.2009, 12:19)

ηху=0,85 ηух=0,91 и как вывод сделать?
а так правильно построены?
и посмотрите пожалуйста 7е задание под г
ηху≠ηух (в отличие от коэф. корреляции) - при вычислении корреляционного отношения существенно, какую переменную считать зависимой, а какую - независимой. А т.к. η показывает степень рассеяния корреляционного облака относительно эмпирической линии регрессии, состоящей из условных средних (как раз ваши ломаные), то это просто отражает разные такие степени откл. для х и y - видимо, из-за разного влияния на них каких-то других, остаточных факторов.
7г верно
Алена Ya
Сообщение
#41426 7.10.2009, 17:25
а я должна вычислить и ηху и ηух? или могу ограничиться вычислением ηух? и написать что между ними сильная функциональная связь?
Алена Ya
Сообщение
#41445 8.10.2009, 9:41
Цитата(Juliya @ 7.10.2009, 10:06)

ηху≠ηух (в отличие от коэф. корреляции) - при вычислении корреляционного отношения существенно, какую переменную считать зависимой, а какую - независимой. А т.к. η показывает степень рассеяния корреляционного облака относительно эмпирической линии регрессии, состоящей из условных средних (как раз ваши ломаные), то это просто отражает разные такие степени откл. для х и y - видимо, из-за разного влияния на них каких-то других, остаточных факторов.
7г верно
Juliya посмотрите пожалуйста еще 7 б,в формулы правильно использовала или нет?
И спасибо Вам огромное

также спасибо to тень
Это текстовая версия — только основной контент. Для просмотра полной версии этой страницы, пожалуйста,
нажмите сюда.