Отчет по лабораторной работе "Моделирование и управление персоналом"

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение  высшего образования «   ­­­» ­­­­» КАФЕДРА                                 «Экономика и управление» (ЭУ) НАПРАВЛЕНИЕ ПОДГОТОВКИ   38.03.03   Управление персоналом                                                                                          ОТЧЕТ по лабораторной работе №1 по дисциплине «Моделирование в управлении персоналом »  Выполнил:          Принял:                       доцент к.э.н.                                   . ш, 2017г.     Задание №7 Администрация   страховой   компании   приняла   решение   о   введении нового вида услуг − страхования на случай пожара. С целью определения тарифов   по   выборке   анализируется   зависимость   стоимости   ущерба, нанесенного пожаром, от расстояния до ближайшей пожарной станции: Общая   сумма   ущерба, млн. руб. Расстояние до ближайшей 5,5 пожарной станции, км. Задание.  3,4 2,3 1,8 4,6 26,2 20,3 31,3 25,9 27,5 45,1 14,5 22,3 19,6 31,3 3,1 0,7 3,0 2,6 4,0 1). Постройте   поле   корреляции   результативного   и   факторного признаков.  2). Определите   параметры   уравнения   парной   линейной   регрессии   и дайте интерпретацию коэффициента регрессии . 3). Рассчитайте   линейный   коэффициент   корреляции   и   поясните   его смысл. Определите коэффициент детерминации и дайте его интерпретацию. 4). С   вероятностью   0,95   оцените   статистическую   значимость коэффициента регрессии  и уравнения регрессии в целом. Сделайте выводы.   для   заданного  X*=500   и 5). Рассчитайте   прогнозное   значение   *ˆY постройте 95% доверительный интервал для прогноза.                                                Решение.  1). Для условия задачи поле корреляции выглядит следующим образом: 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 0 1 2 3 4 5 6 Между   общей   суммой   ущерба   (Y)   и   расстоянием   до   ближайшей пожарной станции (X) визуально определяется прямая линейная зависимость. 2). Определим   параметры   уравнения   парной   линейной   регрессии. Вычисления   удобно   организовать   в   таблицу.   При   этом   сначала  по данным столбцов 2 и 3. Затем в рассчитываются средние значения   и  X Y столбцах   4   и   5   рассчитываются   x i столбце 8 их произведение.  X i ,   X y i  Y i Y ,  i  =   1,   …,  n,   и   в X Y 3,4 26,2 1,8 20,3 4,6 31,3 2,3 3,1 5,5 25,9 27,5 45,1 0,7 14,5 3 22,3 2,6 4 31 2,8181 82 19,6 31,3 264 24 x 0,5818 18 - 1,0181 8 1,7818 18 - 0,5181 8 0,2818 18 2,6818 18 - 2,1181 8 0,1818 18 - 0,2181 8 1,1818 18 2,8181 82 0,2561 98 y 2,2 -3,7 7,3 1,9 3,5 21,1 -9,5 -1,7 -4,4 7,3 24 2,1818 18 x^2 0,3385 12 1,0366 94 3,1748 76 0,2685 12 0,0794 21 7,1921 49 4,4866 94 0,0330 58 0,0476 03 1,3966 94 18,054 21 1,6412 92 y^2 xy 4,84 13,69 53,29 3,61 12,25 445,21 90,25 2,89 19,36 53,29 698,68 63,516 36 1,28 3,7672 73 13,007 27 - 0,9845 5 0,9863 64 56,586 36 20,122 73 - 0,3090 9 0,96 8,6272 73 104,04 36 9,4585 12 Y 27,352 93 18,132 38 34,268 34 21,013 8 25,624 07 39,454 9 11,793 25 25,047 79 22,742 65 30,810 63 256,24 07 23,294 61 e - 1,1529 3 2,1676 24 - 2,9683 4 4,8862 01 1,8759 26 5,6450 98 2,7067 53 - 2,7477 9 - 3,1426 5 0,4893 65 7,7592 56 Сумма Средн 0,7053 87 ее По   формуле   (1)   получим:   ˆ = 104,0436/ 18,05421= 5,762845.   По формуле (2) получим:  ˆ =24­(5,762845*2,818182) = 7,759256. Оцененное уравнение регрессии запишется в виде  =7,759256+5,762845X. Yˆ Интерпретация коэффициента регрессии. С увеличением расстояния до ближайшей   пожарной   станции   общая   сумма   ущерба   увеличится   на 5,7628453. Расчет   линейного   коэффициента   корреляции   проведем   по формуле (3). С учетом вычислений в столбцах 6, 7 и 8 таблицы, получим:   r=104,0436/( √¿ ¿ 18,05421∗698,68 =0,93. Т.е.   связь   между   изучаемыми   переменными   прямая   (коэффициент корреляции положителен) линейная.  Определим   коэффициент   детерминации  R2=0,932=0,8649.   Т.е.   86,5% вариации   индивидуального   потребления   объясняется   вариацией   личных доходов. 4). Оценим статистическую значимость коэффициента регрессии .  Рассчитаем   дисперсию   ошибки   регрессии   по   формуле   (6)   с   учетом столбца 10 таблицы:  2 u =7,759256/(10­2)= 0,969907.  Рассчитаем стандартную ошибку коэффициента регрессии по формуле (5): = 0,969906984/¿18,05421488 √¿ =0,053722  Тогда по формуле (4) фактическое значение t статистики составит  t=5,762845/0,053722=107,2718.  По таблице находим для уровня значимости по условию 1−0,95=0,05 и числа степеней свободы 10: t0,05(8)=2,306. Поскольку t0,05(8)