- •2. Статистические данные значений показателей x1, x2, х3, х4, за некоторый промежуток времени.
- •3. Для каждого показателя найдено выборочное среднее, стандартное
- •4. Найдены все возможные коэффициенты парной корреляции Пирсона.
- •6. Построин прогноз на следующие 2 временных интервала.
- •Часть№2
- •8) По данным из пункта 7 найдены следующие значения:
- •9. Построена гистограмма по данным из пункта 7.
- •10. По данным из пункта 7 найден доверительный интервал для среднего
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ
Одесский национальный морской университет
УЧЕБНО-НАУЧНЫЙ ИНСТИТУТ МОРСКОГО БИЗНЕСА
Кафедра «Техническая кибернетика и информационные технологии им. Профессора Р.В. Меркта»
Дисциплина «Теория вероятностей и математическая статистика»
Расчетно-графическое задание
№2
Выполнила:
Студентка 2 курса 2 группы ТТС
Новикова В.А.
______________(подпись)
«___» _________2020г
Проверил(ла):
_____________________
______________(подпись)
«___» _________2020г
Общая сумма баллов-______
Одесса 2020г
ЧАСТЬ№1
2. Статистические данные значений показателей x1, x2, х3, х4, за некоторый промежуток времени.
Время, год |
Х1 |
Х2 |
Х3 |
Х4 |
t |
Объем мировой торговли пшеницей, млн.тонн |
Объём мирового производства пшеницы, млн.тонн |
Долгосрочная динамика роста урожайности в мире, тонн\га |
Общее потребление, млн.тонн |
2005 |
100,000 |
627 |
2,8 |
2370,5 |
2006 |
117,000 |
602 |
2,5 |
2370,0 |
2007 |
126,000 |
613 |
2,7 |
2377,0 |
2008 |
136,000 |
683 |
2,8 |
2380,1 |
2009 |
138,000 |
687 |
2,9 |
2380,0 |
2010 |
140,000 |
649 |
3,0 |
2387,7 |
2011 |
142,000 |
696 |
3,1 |
2390,9 |
2012 |
145,000 |
667 |
3,2 |
2400,0 |
2013 |
152,000 |
711 |
3,4 |
2400,5 |
2014 |
160,000 |
729 |
3,4 |
2429,6 |
2015 |
163,000 |
724 |
3,5 |
2505,2 |
2016 |
150,000 |
724 |
3,5 |
2523,0 |
2017 |
160,000 |
732 |
3,5 |
2560,0 |
2018 |
161,000 |
740 |
3,6 |
2565,1 |
2019 |
165,000 |
746 |
3,7 |
2610,2 |
3. Для каждого показателя найдено выборочное среднее, стандартное
отклонение и медиану. Полученные значения записаны в таблице.
|
Объем мировой торговли пшеницей, млн.тонн |
Объём мирового производства пшеницы, млн.тонн |
Долгосрочная динамика роста урожайности в мире, тонн\га |
Общее потребление, млн.тонн |
х1 |
х2 |
х3 |
х4 |
|
Выборочное среднее |
143,667 |
688,6667 |
3,2 |
2443,3 |
Стандартное отклонение |
18,53825 |
47,50439 |
0,373146 |
84,21678 |
Медиана |
145,000 |
696,000 |
3,200 |
2400,000 |
4. Найдены все возможные коэффициенты парной корреляции Пирсона.
Полученные значения записаны в таблицу.
|
Объем мировой торговли пшеницей, млн.тонн |
Объём мирового производства пшеницы, млн.тонн |
Долгосрочная динамика роста урожайности в мире, тонн\га |
Общее потребление, млн.тонн |
|
х1 |
х2 |
х3 |
х4 |
||
Объем мировой торговли пшеницей, млн.тонн |
х1 |
1 |
0,897905 |
0,88561 |
0,735706 |
Объём мирового производства пшеницы, млн.тонн |
х2 |
0,897905 |
1 |
0,923041 |
0,775849 |
Долгосрочная динамика роста урожайности в мире, тонн\га |
х3 |
0,88561 |
0,923041 |
1 |
0,84686 |
Общее потребление, млн.тонн |
х4 |
0,735706 |
0,775849 |
0,84686 |
1 |
5. Построены линии тренда и найдены коэффициенты детерминации.
Выбрано показатель Х1. И для этого показателя на
отдельных рисунках построено разные линии тренда изменения этого
показателя от времени. На каждом графике указано уравнение линии тренда и соответствующий коэффициент детерминации R2.
1.Линейная линия тренда зависимости объема мировой торговли пшеницей от времени
2.Экспоненциальная линия тренда зависимости объема мировой торговли пшеницей от времени
3.Логарифмическая линия тренда зависимости объема мировой торговли пшеницей от времени
4.Полиномиальная линия тренда зависимости объема мировой торговли пшеницей от времени
5.Степенная линия тренда зависимости объема мировой торговли пшеницей от времени
6.Скользящая средняя линия тренда зависимости объема мировой торговли пшеницей от времени