Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Степенная модель




Пример

Замечание.

Если модель второго класса с помощью соответствующих преобразований может быть приведена к линейному виду, то она называется внутренне линейной, если же модель не может быть сведена к линейной функции, то она называется внутренне нелинейной (например, и другие). Для оценки параметров таких моделей используются итеративные процедуры.

Кривые Энгеля и Филлипса [8]

Примером использования равносторонней гиперболы являются кривые Филлипса и Энгеля.

Кривая Филлипса показывает взаимное изменение уровней безработицы (х) и инфляции в экономике (или процента прироста заработной платы) (y). Названа по имени английского экономиста А. Филлипса, который впервые представил графики подобного рода в 1958 г. (рис. 17).

Рис. 17. Кривая Филлипса

Такая форма кривой (обратная зависимость с нижней горизонтальной асимптотой) показывает, что инфляция (или прирост заработной платы) высока при низкой безработице и низка – при высокой. Соответственно можно определить тот уровень безработицы, при котором заработная плата оказывается стабильной и темп ее прироста равен нулю.

Кривая Энгеля показывает величину расходов на товары в зависимости от роста дохода. Эта взаимосвязь была впервые проанализирована в 19 в. немецким статистиком Э. Энгелем. Закон Энгеля устанавливает, что доля расходов на продовольственные товары по мере роста дохода падает, т.к. продукты питания относятся к необходимым товарам. В то же время с увеличением дохода доля расходов на непродовольственные товары будет возрастать. При этом можно определить границу величины дохода, дальнейшее увеличение которого не приводит к росту доли расходов на отдельные непродовольственные товары (имеем медленно повышающуюся функцию с верхней горизонтальной асимптотой, рис. 18).

Рис. 18. Кривая Энгеля

Кривая Энгеля полезна также при определении степени влияния на спрос дохода и изменений в относительных ценах.

Пусть зависимая переменная y – средняя заработная плата продавцов (в тыс. руб.) в семи различных торговых точках, а фактор x – чистая среднемесячная прибыль (в тыс. руб.) в них (исходные данные приведены в таблице 1).

Таблица 1

n y x
     
     
     
     
     
     
     

 

Требуется:

1. Построить степенную, показательную и гиперболическую модели нелинейной регрессии. Результаты моделирования отобразить на графике.

2. Сравнить качественные характеристики моделей, рассчитав коэффициенты детерминации и средние относительные ошибки аппроксимации.

 

Решение:

.

Линеаризация:

,

обозначим lg y=Y, lg x= X, и получим вспомогательную линейную модель вида

Y=A+bX.

Для ее построения воспользуемся таблицей 2 (столбцы X=lg x и Y=lg y) и результатами регрессионного анализа.

Таблица 2

n y x lg y=Y lg x=X yp ei ei^2 eiотн y-ycp (y-ycp)^2
      0.301 1.699 2.464 -0.464 0.215 23.200 -14.286 204.082
      0.602 1.778 4.097 -0.097 0.009 2.427 -12.286 150.939
      1.041 1.929 10.823 0.177 0.031 1.606 -5.286 27.939
      1.230 1.929 10.823 6.177 38.151 36.333 0.714 0.510
      1.255 2.000 17.030 0.970 0.941 5.389 1.714 2.939
      1.447 2.079 28.317 -0.317 0.101 1.133 11.714 137.224
      1.531 2.146 43.527 -9.527 90.773 28.022 17.714 313.796
Сумма             130.222 98.110   837.429
Среднее 16.286 91.429           14.016    

 

Вспомогательная линейная модель примет вид

Y=-4.346+2.789*X.

Обратный переход к степенной функции:

Степенная модель парной регрессии примет вид:

.

С помощью этой модели рассчитываем все последующие столбцы таблицы 1, начиная с и далее.

Качественные характеристики модели:

84.4 % случайной вариации переменной средняя заработная плата (y) учтено в построенной модели и обусловлено случайными колебаниями фактора чистая прибыль (х);

фактические значения средней зарплаты отличаются от рассчитанных на основе степенной модели в среднем на 14 %.

График:

x y yp
    2.464
    4.097
    10.823
    10.823
    17.030
    28.317
    43.527




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2017-02-01; Просмотров: 102; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopediasu.com - Студопедия (2013 - 2026) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.007 сек.