Прикладная статистика
Контрольная работа - Экономика
Другие контрольные работы по предмету Экономика
ЗАДАНИЕ 1
Вы - предприниматель. Основной вид Вашей деятельности - торговля молочными продуктами. В таблице, приведены данные о количестве продаж кефира (в тыс. шт. упаковок) в четырех городах Крыма. Требуется проверить гипотезу, что среднее количество продаж упаковок кефира одинаково во всех четырех городах. В случае отвержения этой гипотезы определить в каких городах количество продаж значимо отличается от остальных и в каких городах количество продаж можно считать одинаковым. В табл.1.1 приведены варианты заданий.
Таблица 1.1 Варианты заданий
Вариант 6Севастополь 4.8 5.6 4.8 5.2 4.8 5.6 6.4 6.8 5.6 5.6 5.2 5.2Керчь 1.6 1.6 1.3 1.5 1.7 1.7 1.6 1.6 1.5 1.4 1.5 1.3Ялта 1.0 1.0 1.2 0.8 0.8 1.0 1.2 1.3 1.1 0.9 0.9 0.8Феодосия 0.78 0.78 0.91 0.78 1.04 1.04 1.17 1.17 1.04 0.91 0.78 0.78
1. Если значения выходной переменной разбито на группы и каждая группа записана в отдельном столбце (как в нашем случае), то для проведения однофакторного дисперсионного анализа необходимо выбрать из меню Stat - ANOVA - Oneway [Unstacked] и заполнить диалоговое окно Responses [in separate columns] = S K F Y, нажимаем ОК и получим следующую таблицу (см Табл. 1.2)
Таблица 1.2 полученный результат
One-Way Analysis of Variance
Analysis of Variance
Source DF SS MS F P
Factor 3 170.059 56.686 493.52 0.000
Error 44 5.054 0.115
Total 47 175.113
Individual 95% CIs For Mean
Based on Pooled StDev
Level N Mean StDev ------+---------+---------+---------+
S 12 5.4667 0.6228 (*-)
K 12 1.5250 0.1357 (*)
F 12 0.9317 0.1551 (*-)
Y 12 1.0000 0.1706 (-*)
------+---------+---------+---------+
Pooled StDev = 0.3389 1.5 3.0 4.5 6.0
Из полученных данных мы можем сделать вывод, что большинство молочной продукции продается в S (Севастополе). Но можно считать, что примерно одинаково количество продаж приходится на Керчь, Феодосию и Ялту, со значительной разницей по сравнению с Севастополем.
ЗАДАНИЕ 2
В таблице приведены данные опроса 32 человек. Опрашиваемые были выбраны случайным образом из групп людей, которые формировались так, чтобы результаты опроса были сбалансированы по всем уровням факторов.
Таблица 2.1 Результаты опроса
Образование Сфера деятельн. Пол Положение Доход РасходX1X2 X3 X4 Y1Y2Экономич. Финансы Муж. Руковод. 852 650 Экономич. Финансы Жен. Руковод. 750 700 Экономич. Производ. Муж. Руковод. 210 140 Экономич. Производ. Жен. Руковод. 180 160 Экономич. Сельск,х. Муж. Работник 120 80 Экономич. Сельск,х. Жен. Работник 130 120 Экономич. Образов. Муж. Работник 210 180 Экономич. Образов. Жен. Работник 190 170 Технич. Финансы Муж. Работник 320 240 Технич. Финансы Жен. Работник 240 220 Технич. Производ. Муж. Работник 230 180 Технич. Производ. Жен. Работник 140 130 Технич. Сельск,х. Муж. Руковод. 350 300 Технич. Сельск,х. Жен. Руковод. 360 320 Технич. Образов. Муж. Руковод. 310 250 Технич. Образов. Жен. Руковод. 310 300 Медицин, Финансы Муж. Руковод. 540 450 Медицин, Финансы Жен. Руковод. 450 420 Медицин, Производ. Муж. Руковод. 310 210 Медицин, Производ. Жен. Руковод. 405 380 Медицин, Сельск,х. Муж. Работник 110 100 Медицин, Сельск,х. Жен. Работник 120 110 Медицин, Образов. Муж. Работник 210 180 Медицин, Образов. Жен. Работник 180 170 Гуманит. Финансы Муж. Работник 230 160 Гуманит. Финансы Жен. Работник 240 220 Гуманит. Производ. Муж. Работник 120 110 Гуманит. Производ. Жен. Работник 125 120 Гуманит. Сельск,х. Муж. Руковод. 280 180 Гуманит. Сельск,х. Жен. Руковод. 300 280 Гуманит. Образов. Муж. Руковод. 240 230 Гуманит. Образов. Жен. Руковод. 230 200
Требуется методом двухфакторного дисперсионного анализа оценить степень влияния изучаемых факторов на результирующий экономический показатель. Первоначально оценить модель без взаимодействия факторов, затем с взаимодействием. Сравнить результаты. Сделать выводы.
Варианты заданий
ВариантПервый факторВторой факторОткликВариантПервый факторВторой факторОтклик 1X1X2Y1 7X1X2Y2 2X1X3Y1 8X1X3Y2 3X1X4Y1 9X1X4Y2 4X2X3Y1 10X2X3Y2 5X2X4Y1 11X2X4Y2 6X3X4Y1 12X3X4Y2
Произведем расчет в системе MINITAB. Определим, как влияет пол, должность и их взаимодействие на доход. Заполним таблицу данными согласно заданию. Затем Путь: ANOVA - Balanced ANOVA и заполним диалоговое окно следующим образом:
Responses: Y1
Model: X3 X4 X3*X.
Получим следующие данные
Factor Type Levels Values
X3 fixed 2 Муж. Жен.
X4 fixed 2 Руковод. Работник
Analysis of Variance for Y1
Source DF SS MS F P
X3 1 2665 2665 0.13 0.724
X4 1 312445 312445 14.88 0.001
X3*X4 1 190 190 0.01 0.925
Error 28 587802 20993
Total 31 903102
Исходя из полученных результатов, можно сделать вывод, что на доход существенно влияет положение, а не пол. Мужчины руководители имеют больший доход, чем женщины, а женщины рабочие в свою очередь имеют больший доход, нежели мужчины.