Корреляционно-регрессионный анализ зависимости прибыли 40 банков от их чистых активов (143655)

Посмотреть архив целиком

Задание №1.


Произвести выборку 40 банков, пользуясь таблицей случайных чисел. Затем по отобранным единицам выписать значения факторного и результативного признаков.






Задание №2.


Построить ряд распределения по факторному признаку. Число групп определить по формуле Стерджесса. По построенному ряду распределения рассчитать среднее арифметическое, моду, медиану, показатели вариации. Сформулировать выводы.








Выводы: Вариация факторного признака (чистых активов) для данной совокупности банков является значительной, индивидуальные значения отличаются в среднем от средней на 11 127 232 тыс. руб., или на 106,08%. Среднее квадратическое отклонение превышает среднее линейное отклонение в соответствии со свойствами мажорантности средних. Значение коэффициента вариации (106,08%) свидетельствует о том, что совокупность достаточно неоднородна.

































Задание №3


Осуществить проверку первичной информации по факторному признаку на однородность. Исключить резко выделяющиеся банки из массы первичной информации.

Проверка первичной информации по факторному признаку на однородность осуществлялась в несколько этапов по правилу 3 сигм. В результате была получена достаточно однородная совокупность (все единицы лежат в интервале (Xср. - 3 ; Xср. +3), а коэффициент вариации меньше требуемых 33%), которая представлена ниже.




































Задание №4


Предполагая, что данные банкам представляют собой 10% простую случайную выборку с вероятностью 0,954 определить доверительный интервал, в котором будет находиться средняя величина факторного признака для генеральной совокупности.


Xср.Xген.ср. Xген.ср. Xср. + Xген.ср.


Где Xср. – средняя выборочной совокупности, Xген.ср. – средняя генеральной совокупности, Xген.ср. – предельная ошибка средней.


Xген.ср. = t * μген.ср.


Где t – коэффициент кратности средней ошибки выборки, зависящий от вероятности, с которой гарантируется величина предельной ошибки, μген.ср. – величина средней квадратической стандартной ошибки.

Находим t по таблице для удвоенной нормированной функции Лапласа при вероятности 0,954, t = 2.


μген.ср. = ((2*(1- n/N))/n)


Где 2 – дисперсия, n – объем выборочной совокупности, N – объем генеральной совокупности.

N=n/0,1 n=25 N=250 2= 200 301 737 920 Xср. = 1 506 994 (я взял дисперсию и среднюю, рассчитанные по однородной совокупности по не сгруппированным данным)

μген.ср.= 84 917 Xген.ср. = 169 834

Xср.Xген.ср.= 1 337 161 Xср. + Xген.ср.= 1 676 828


1 337 161 Xген.ср. 1 676 828 - искомый доверительный интервал






В исследовании все размерные величины измеряются тысячами рублей. По причине нехватки места размерность после каждой величины не приводиться.


Случайные файлы

Файл
159716.rtf
8436.rtf
VND.doc
162965.rtf
nature_man.doc




Чтобы не видеть здесь видео-рекламу достаточно стать зарегистрированным пользователем.
Чтобы не видеть никакую рекламу на сайте, нужно стать VIP-пользователем.
Это можно сделать совершенно бесплатно. Читайте подробности тут.