Создан заказ №1119614
18 апреля 2016
На основании данных табл П1 для соответствующего варианта (табл 1 1) 1 1Построить уравнение линейной регрессии
Как заказчик описал требования к работе:
Нужно выполнить контрольную по эконометрике. Есть 6 задач и 3 теор.вопроса, срок - к 23-ему числу. Оплату обсудим в личном диалоге.
Фрагмент выполненной работы:
На основании данных табл. П1 для соответствующего варианта (табл. 1.1):
1.1Построить уравнение линейной регрессии. Изобразить фактические данные и уравнение регрессии на одном графике.
Вычислить линейный коэффициент парной корреляции и коэффициент детерминации.
Определить среднюю ошибку аппроксимации.
Проверить значимость всего уравнения регрессии, коэффициентов уравнения регрессии и линейного коэффициента парной корреляции.
Построить доверительные интервалы для коэффициентов уравнения регрессии.
Построить интервальный прогноз для значения х = хmax. (работа была выполнена специалистами author24.ru) Изобразить значения на графике.
Рассчитать средний коэффициент эластичности.
Дать экономическую интерпретацию рассчитанных параметров уравнения линейной регрессии.
Исходные данные к контрольной работе1
№ п/п
Регионы ЦФО Среднедушевые денежные доходы в 2014 г., млн. руб
Число умерших на 1000 населения в 2014 г.
4 2
1 Брянская 21,79 16,7
2 Калужская 24,948 15,6
3 Костромская 19,295 16,3
4 Липецкая 25,248 15,6
5 Московская 20,353 14,0
6 Орловская 19,675 16,4
7 Рязанская 21,733 16,6
8 Смоленская 21,796 16,7
9 Тверская 20,526 17,6
10 Тульская 23,041 17,2
Решение:
Построим уравнение линейной регрессии. Изобразим фактические данные и уравнение регрессии на одном графике:
В общем виде однофакторная линейная эконометрическая модель записывается следующим образом:
где вектор наблюдений за результативным показателем;
вектор наблюдений за фактором;
неизвестные параметры, что подлежат определению;
случайная величина ( отклонение, остаток)
Ее оценкой является модель:
вектор оцененных значений результативного показателя;
оценки параметров модели.
Чтобы найти оценки параметров модели воспользуемся 1МНК:
где коэффициент ковариации показателя и фактора характеризует плотность связи этих признаков и разброс и рассчитывается за формулой:
средние значения показателя и фактора:
среднее значение произведения показателя и фактора:
дисперсия фактора характеризует разброс признаки вокруг среднего и рассчитывается за формулой:
среднее значение квадратов фактора:
Таблица 1
Вспомогательные расчеты
21,79 16,7 363,89 474,80 278,89 16,27 0,43 0,18 2,56
24,948 15,6 389,19 622,40 243,36 16,10 -0,50 0,25 3,21
19,295 16,3 314,51 372,30 265,69 16,41 -0,11 0,01 0,66
25,248 15,6 393,87 637,46 243,36 16,08 -0,48 0,24 3,11
20,353 14 284,94 414,24 196,00 16,35 -2,35 5,53 16,79
19,675 16,4 322,67 387,11 268,96 16,39 0,01 0,00 0,08
21,733 16,6 360,77 472,32 275,56 16,28 0,32 0,11 1,95
21,796 16,7 363,99 475,07 278,89 16,27 0,43 0,18 2,56
20,526 17,6 361,26 421,32 309,76 16,34 1,26 1,58 7,15
23,041 17,2 396,31 530,89 295,84 16,20 1,00 0,99 5,79
Итого 218,405 162,70 3551,39 4807,91 2656,31 162,70 0,00 9,07 43,86
Средние значения 21,8405 16,27 355,14 480,79 265,63 16,27
1,95 0,96
3,78 0,92
Найдем компоненты 1МНК :
Находим оценки параметров модели:
Получим: Подставим найденные параметры в уравнение получим:
.
Рис. 1. Фактические данные и уравнение регрессии на одном графике:
Вычислим линейный коэффициент парной корреляции и коэффициент детерминации:
Для анализа полученной модели вычислим коэффициент корреляции по формуле:
где ,
Вычислим :
Связи между признаками могут быть слабыми и сильными (тесными). Их критерии оцениваются по шкале Чеддока:
0,1 < rxy < 0,3: слабая;
0,3 < rxy < 0,5: умеренная;
0,5 < rxy < 0,7: заметная;
0,7 < rxy < 0,9: высокая;
0,9 < rxy < 1: весьма высокая;
В нашем примере связь между признаком Y фактором X слабая и обратная.
Коэффициент детерминации:
.
Это означает, что 1,2% вариации объема числа умерших на 1000 населения в 2014 г. (у) объясняется вариацией фактора - среднедушевые денежные доходы в 2014 г.
Определим среднюю ошибку аппроксимации:
Качество модели определяет средняя ошибка аппроксимации:
Качество построенной модели оценивается как хорошее, так как не превышает 10%.
Проверим значимость всего уравнения регрессии, коэффициентов уравнения регрессии и линейного коэффициента парной корреляции:
Оценку статистической значимости уравнения регрессии в целомпроведем с помощью -критерия Фишера. Фактическое значение критерия по формуле составит
Табличное значение критерия при пятипроцентном уровнезначимости и степенях свободы и составляет Fтабл =5,318...Посмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
200 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
19 апреля 2016
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
На основании данных табл П1 для соответствующего варианта (табл 1 1)
1 1Построить уравнение линейной регрессии.docx
2016-06-11 12:39
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
хоть автор не имеет длинной истории заказов легко идет на контакт цены замечательные а главное у меня оценка отлично.сделано отлично и раньше срока всем рекомендую!!!!!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
