Статистика

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



                                 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 * ?ген.ср.

       Где   t – коэффициент кратности средней ошибки выборки, зависящий  от
вероятности, с которой гарантируется величина предельной ошибки, ?ген.ср.  –
величина средней квадратической стандартной ошибки.
       Находим  t  по таблице для удвоенной нормированной  функции   Лапласа
при вероятности 0,954, t = 2.

                        ?ген.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)
       ?ген.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.


-----------------------
       [pic]

       [pic]

       [pic]

       [pic]

       [pic]

       [pic]

       [pic]

       [pic]

       [pic]

       [pic]

       [pic]




смотреть на рефераты похожие на "Корреляционно-регрессионный анализ зависимости прибыли 40 банков от их чистых активов"