Взаимозаменяемость продовольственных продуктов: масла животного и масла растительного. Их потребление
тема: Взаимозаменяемость продовольственных продуктов: масла животного и масла растительного. Их потребление.
Этап 1 Постановочный
Целью этой работы является изучение взаимозаменяемости продовольственных товаров: масла животного и масла растительного. А затем построение модели, которую можно было бы использовать для прогнозирования взаимозаменяемости товаров.
Этап 2 Априорный
Изучив сложившуюся ситуацию на рынке продовольственных товаров, я пришла к выводу, что взаимозаменяемость вышеуказанных продуктов зависит от цент на эти продукты, от национальных предпочтений, от удаленности от производства, сезонных особенностей употребления этих продуктов.
Итак, результативный признак Y – потребление животного масла кг., фактор Х – потребление растительного масла кг.
Этап 3 Информационный
Для изучения влияния именно фактора Х (потребление растительного масла), постараемся отобрать в выборку однородные участки, т.е. с примерно одинаковыми характеристиками, и за один и тот же период времени.
В выборку отобрано 55 регионов РФ, расположенных в Южном федеральном округе, Приволжском федеральном округе, Уральском федеральном округе, Сибирском федеральном округе и Дальневосточном федеральном округе на январь – февраль 2007 года.
Источник статистических данных – сайт Госкомстата РФ, распечатки прилагаются.
№ | У (потребление животного масла), кг | Х (потребление растительного масла), кг |
Республика Адыгея | 50,8 | 138,4 |
Республика Дагестан | 50,8 | 147,5 |
Республика Ингушетия | 46,3 | 113 |
Кабардино-Балкарская Республика | 65,1 | 167 |
Республика Калмыкия | 45,5 | 105,6 |
Карачаево-Черкесская Республика | 66,9 | 167,2 |
Республика Северная Осетия - Алания | 76,1 | 198,7 |
Краснодарский край | 83,1 | 252,1 |
Ставропольский край | 63,9 | 197 |
Астраханская область | 108,4 | 217,8 |
Волгоградская область | 91,5 | 243,1 |
Ростовская область | 86,5 | 242,1 |
Республика Башкортостан | 105,6 | 261,3 |
Республика Марий Эл | 64,4 | 149,4 |
Республика Мордовия | 59,5 | 151,1 |
Республика Татарстан | 118,5 | 266,8 |
№ | У (потребление животного масла), кг | Х (потребление растительного масла), кг |
Удмуртская Республика | 68,1 | 172,7 |
Чувашская Республика | 55,9 | 149,7 |
Пермский край | 118,9 | 294,5 |
Кировская область | 53 | 168,3 |
Нижегородская область | 80,2 | 227,2 |
Оренбургская область | 74,4 | 209,6 |
Пензенская область | 82,8 | 183,8 |
Самарская область | 85,2 | 237,1 |
Саратовская область | 90,5 | 190,3 |
Ульяновская область | 80,3 | 196,7 |
Курганская область | 68,6 | 194 |
Свердловская область | 104,2 | 285,1 |
Тюменская область | 173,3 | 455 |
Ханты-Мансийский авт.округ-Югра | 221,4 | 547,8 |
Ямало-Ненецкий авт. округ | 195,9 | 546,1 |
Челябинская область | 87 | 230,8 |
Республика Алтай | 63,7 | 154,7 |
Республика Бурятия | 80,2 | 190,4 |
Республика Тыва | 41 | 88 |
Республика Хакасия | 66,9 | 171,8 |
Алтайский край | 66,4 | 202,9 |
Забайкальский край | 79,9 | 167,3 |
Агинский Бурятский авт. округ | 73,2 | 162,8 |
Красноярский край | 103,2 | 276,9 |
Иркутская область | 89,5 | 210,3 |
Усть-Ордынский Бурятский авт. округ | 43,7 | 82,7 |
Кемеровская область | 93,3 | 258,4 |
Новосибирская область | 90,5 | 229,9 |
Омская область | 102,7 | 272,3 |
Томская область | 107 | 273,5 |
Республика Саха (Якутия) | 116,6 | 254,6 |
Камчатский край | 90,8 | 293,2 |
Приморский край | 73,9 | 208,3 |
Хабаровский край | 83,5 | 294 |
Амурская область | 56,4 | 185,2 |
Магаданская область | 99 | 290,6 |
Сахалинская область | 113,4 | 372,2 |
Еврейская автономная область | 65,5 | 174 |
Чукотский авт. округ | 108,2 | 285,8 |
Предварительный анализ статистических данных
Основные расчёты были проведены с помощью программы MathCAD (распечатки прилагаются).
(Или: Для удобства вычислений в ходе решения будем достраивать исходную таблицу данных до вспомогательной таблицы (см. расчетную таблицу ниже), округляя и занося в неё промежуточные результаты).
Поле корреляции и линия регрессии
Сначала построим поле корреляции – точки с координатами (хi, уi), и по их расположению сформулируем предположение о связи Y(потребление животного масла) и X(потребление растительного масла).
Визуальный анализ полученного поля корреляции показывает, что точки располагаются вдоль некоторой воображаемой возрастающей прямой линии, причём достаточно плотно, слабо рассеиваясь около неё.
Т.е. можно сказать, что прослеживается тесная прямая (положительная) зависимость, т.к. чем больше потребление растительного масла, тем больше потребление животного масла, которое зависит от сезонных особенностей.
Также можно заметить, что варьирование (дисперсия) потребление животного масла сильнее при малом потреблении растительного масла, а при большем потреблении – дисперсия потребления животного масла мала. Следовательно, можно предположить, что в модели будет гетероскедастичность.
Проверим наши предположения аналитически, с помощью расчётов на следующих этапах.
Основные характеристики выборки
Средние значения: и .
Стандартные отклонения: и
(где и ).
Итак, в данной выборке рассматриваются взаимозаменяемость потребления растительного масла в среднем на 225,275 кг. со стандартным отклонением 91,273 кг., потребления животного масла в среднем составила 86,02 кг. со стандартным отклонением 33,777 кг.
Линейный коэффициент корреляции:
(где ).
Это подтверждает сделанные ранее выводы.
Т.к. , то взаимозаменяемость животного масла«растительного масла действительно можно считать линейной. Эта линейная зависимость положительна. Теснота связи очень сильная. А значит, линейная парная регрессионная модель вполне подойдёт для исследования и описания взаимозаменяемость животного масла«растительного масла.
Этап 4 Спецификация и параметризация
Линейная парная регрессионная модель
На основе предыдущих этапов можем с большой уверенностью предположить, что взаимозаменяемость животного масла и растительного масла – линейна.
Тогда для моделирования используем линейную парную регрессионную модель для генеральной совокупности.
Для выборки модель также линейна: .
Найдём объяснённую часть модели - линейное уравнение регрессии по выборке: . Для этого нужно найти коэффициенты регрессии а0 и а1, являющиеся оценками параметров a0 и a1 линейной модели. А затем оценим случайную составляющую e с помощью остатков ei и проверим выполнение для них предпосылок МНК.
Этап 5 Идентификация
Для построения модели используем классический подход - метод наименьших квадратов МНК.
Из системы нормальных уравнений:
находим коэффициенты регрессии а0 и а1.
Все необходимые числовые значения рассчитаны ранее (см. расчетную таблицу), подставим их в систему нормальных уравнений: ему нормальных уравнений: бюджет льуплений от налога на прибыль предприятий о с увеличением размера среднемесячной зарплаты Х н
и решим её относительно а0, а1. Получим коэффициенты регрессии: а0=6,622 и .
Итак, уравнение регрессии имеет вид: .
Коэффициент а0=6,622 формально интерпретируется как взаимозаменяемость потребление животного масла, равным нулю, т.е. при х=0. Это вполне имеет смысл. Т.о., взаимозаменяемость животного масла в среднем в январе – декабре 2007 г. составляла 6,622 кг.
А коэффициент показывает, что полученная линейная связь взаимозаменяемости потребления животного масла (результативного признака Y) и растительного масла (фактора Х) – положительна, то есть при увеличении потребления растительного масла на 1 кг. от среднего значения, то потребление животного масла вырастит на 0,352 от среднего значения.
В декартовой системе координат ХОУ на поле корреляции строим и график линии регрессии по найденному уравнению.
Категории:
- Астрономии
- Банковскому делу
- ОБЖ
- Биологии
- Бухучету и аудиту
- Военному делу
- Географии
- Праву
- Гражданскому праву
- Иностранным языкам
- Истории
- Коммуникации и связи
- Информатике
- Культурологии
- Литературе
- Маркетингу
- Математике
- Медицине
- Международным отношениям
- Менеджменту
- Педагогике
- Политологии
- Психологии
- Радиоэлектронике
- Религии и мифологии
- Сельскому хозяйству
- Социологии
- Строительству
- Технике
- Транспорту
- Туризму
- Физике
- Физкультуре
- Философии
- Химии
- Экологии
- Экономике
- Кулинарии
Подобное:
- Використання інтегралів в економіці
ЗмістВступ…………………………………………………………………………....….2Розділ 1. Теоретичні відомості про визначний інтеграл……..............................51.
- Вимоги до написання дисертації. Математичне моделювання в економіці
1. Дисертаційне дослідження як самостійний вид наукової роботи1. ЗАГАЛЬНІ ПОЛОЖЕННЯ1.1. Згідно з "Порядком присудження наукових ступенів
- Временные характеристики и функция времени. Графическое представление частотных характеристик
БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИНФОРМАТИКИ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИКафедра ИТАСРЕФЕРАТНа тему:«Временные характеристики и функц
- Выборочная ковариация
Министерство Образования Российской ФедерацииАлтайский Государственный УниверситетЭкономический ФакультетЗаочное отделениеКафедр
- Выборочные исследования в эконометрике
РЕФЕРАТПо эконометрикеВыборочные исследованияТермин "выборочные исследования" применяют, когда невозможно изучить все единицы предст
- Выполнение статистических расчетов с помощью ЭВМ в системе MINITAB и Exсel
Министерство образования и науки УкраиныСевастопольский Национальный техническийУниверситетВыполнение статистических расчетов с по
- Вычисление наибольшей прибыли предприятия
СодержаниеЗадача 1. 2Задача 2. 4Задача 3. 6Задача 1Пусть х (млн. шт.) – объем производства, С(х)=2х3-7х и D(x)=2х2+9х+15 – соответственно функция издер
Copyright © https://www.referat-web.com/. All Rights Reserved