Создан заказ №1163575
9 мая 2016
По территориям региона приводятся данные за 199Х год Требуется 1 Построить линейное уравнение парной регрессии y от х
Как заказчик описал требования к работе:
Срочно нужно написать решение задач по эконометрике ко вторнику. Список требований в файле.
Фрагмент выполненной работы:
По территориям региона приводятся данные за 199Х год.
Требуется:
1. Построить линейное уравнение парной регрессии y от х.
2. Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и среднюю ошибку аппроксимации.
3. Оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.
4. Выполнить прогноз заработной платы y при прогнозном значении среднедушевого прожиточного минимума х, составляющем 107% от среднего уровня. (работа была выполнена специалистами author24.ru)
5.Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал.
6. На одном графике построить исходные данные и теоретическую прямую.
Номер региона Среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного, руб., х Среднедневная заработная плата, руб., у
1 77 123
2 85 152
3 79 140
4 93 142
5 89 157
6 81 181
7 79 133
8 97 163
9 73 134
10 95 155
11 84 132
12 108 165
Решение:
. Уравнение парной регрессии имеет общий вид:
y=ax+b
Значения коэффициентов регрессии определим при помощи Регрессионного анализа в Excel:
Коэффициенты
Y-пересечение 69,1261
х 0,9110
Таким образом, уравнение парной регрессии примет вид:
y=69,1261+0,911x
2. Проведем расчет парного коэффициента корреляции по формуле:
rxy=xy-x∙ySxSy
где: Sx=x2-x2 и Sy=y2-y2
Проведем необходимые расчеты в Excel и получим:
x y xy
x^2 y^2
77 123 9471 5929 15129
85 152 12920 7225 23104
79 140 11060 6241 19600
93 142 13206 8649 20164
89 157 13973 7921 24649
81 181 14661 6561 32761
79 133 10507 6241 17689
97 163 15811 9409 26569
73 134 9782 5329 17956
95 155 14725 9025 24025
84 132 11088 7056 17424
108 165 17820 11664 27225
86,67 148,08 12918,67 7604,17 22191,25
Sx=7604,17-86,872=7,6
Sy=22191,25-148,082=16,2346
rxy=12918,67-86,67∙148,087,6∙16,2346=0,542
Таким образом, между Х и Y наблюдается заметная связь.
Проведем расчет средней ошибки аппроксимации по формуле:
A=1n∙yx-yiyi∙100%
Составим таблицу.
y y(x) yx-yi
yx-yiyi
123 139,277 16,28 0,13233
152 146,565 -5,44 0,03576
140 141,099 1,10 0,00785
142 153,853 11,85 0,08347
157 150,209 -6,79 0,04325
181 142,921 -38,08 0,21038
133 141,099 8,10 0,06089
163 157,497 -5,50 0,03376
134 135,632 1,63 0,01218
155 155,675 0,68 0,00436
132 145,654 13,65 0,10344
165 167,519 2,52 0,01527
∑ 0,74294
A=112∙0,74294∙100%=6,19%
Полученное значение среднекй ошибки аппроксимации не превышает 7%, что говорит о высокой точности подобранной модели.
3...Посмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
20 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
10 мая 2016
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
По территориям региона приводятся данные за 199Х год
Требуется
1 Построить линейное уравнение парной регрессии y от х.jpg
2016-05-13 13:13
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Не первый раз заказываю работу у данного автора . Все качественно и очень дешево . Спасибо большое!!!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
