Создан заказ №1290015
21 июня 2016
Парная регрессия Требуется 1 Для характеристики y от x построить следующие модели
Как заказчик описал требования к работе:
Срочно решить контрольную работу по эконометрике из 6 задач в двух вариантах. Все решения нужно подробно расписать.
Фрагмент выполненной работы:
Парная регрессия
Требуется:
1. Для характеристики y от x построить следующие модели:
— линейную,
— экспоненциальную,
— гиперболическую.
2. Оценить каждую модель, определив:
— индекс корреляции,
— коэффициент детерминации,
— F-критерий Фишера.
3. Составить сводную таблицу вычислений, выбрать лучшую модель, дать интерпретацию рассчитанных характеристик.
4. По лучшей модели рассчитать прогнозные значения результативного признака, если прогнозное значение фактора увеличится на 10 % относительно его среднего уровня.
5. (работа была выполнена специалистами author24.ru) На графике отобразить диаграмму рассеяния, график лучшей модельной кривой и прогнозное значение.
х - энерговооруженность (кВт),
у - производительность труда (тыс. руб.).
х 3,2 3,7 4,0 4,8 6,0 5,4 5,2 5,4 6,0 9,0
у 8,4 8,8 9,1 9,8 10,6 10,7 11,1 11,8 12,1 12,4
Решение:
Таблица 2 – Расчет параметров линейной регрессии
№ хi уi xiyi xi2 yi2 y
(yi-y) 2
1 3,2 8,4 26,88 10,24 70,56 8,94 0,29
2 3,7 8,8 32,56 13,69 77,44 9,31 0,26
3 4 9,1 36,4 16 82,81 9,53 0,19
4 4,8 9,8 47,04 23,04 96,04 10,13 0,11
5 6 10,6 63,6 36 112,36 11,02 0,18
6 5,4 10,7 57,78 29,16 114,49 10,58 0,02
7 5,2 11,1 57,72 27,04 123,21 10,43 0,45
8 5,4 11,8 63,72 29,16 139,24 10,58 1,50
9 6 12,1 72,6 36 146,41 11,02 1,16
10 9 12,4 111,6 81 153,76 13,26 0,74
Итого 52,7 104,8 569,9 301,33 1116,32 104,80 4,89
Ср.зн 5,27 10,48 56,99 30,133 111,632
2 2,360 1,802
1,536 1,342
Рассчитаем параметры линейного уравнения у=а+bx
,
.
Тогда линейное уравнение парной регрессии имеет вид
.
Тесноту линейной связи оценим с помощью линейного коэффициента парной корреляции
.
Найдем коэффициент детерминации
.
Это означает, что почти 72,9% вариации производительности труда объясняется вариацией фактора х – энерговооруженности.
Для оценки статистической надежности результатов используем F – критерий Фишера.
Выдвигаем нулевую гипотезу Но о статистической незначимости полученного линейного уравнения.
Рассчитаем фактическое значение F – критерия при заданном уровне значимости = 0,05
.
Сравнивая табличное Fтабл(0,05;1;8)=5,32 и фактическое значения, отмечаем, что , что указывает на значимость уравнения регрессии
II. Рассчитаем параметры экспоненциальной регрессии у=аеbx
Прологарифмируем уравнение lny=lna+bxlnе= lny=lna+bx
Обозначим Y=lny A=lna тогда Y=A+bx.
Таблица 2 – Расчет параметров экспоненциальной регрессии
№ хi уi Yi =lnуi xiYi xi2 Yi2 ŷ (yi- ŷ)2
1 3,2 8,4 2,128 6,810 10,24 4,529 8,95 0,31
2 3,7 8,8 2,175 8,047 13,69 4,730 9,28 0,23
3 4 9,1 2,208 8,833 16 4,876 9,48 0,15
4 4,8 9,8 2,282 10,955 23,04 5,209 10,05 0,06
5 6 10,6 2,361 14,165 36 5,574 10,95 0,12
6 5,4 10,7 2,370 12,799 29,16 5,618 10,49 0,04
7 5,2 11,1 2,407 12,516 27,04 5,793 10,34 0,58
8 5,4 11,8 2,468 13,328 29,16 6,092 10,49 1,72
9 6 12,1 2,493 14,959 36 6,216 10,95 1,32
10 9 12,4 2,518 22,659 81 6,339 13,59 1,42
Итого 52,7 104,8 23,411 125,072 301,33 54,976 104,59 5,95
Ср.зн 5,27 10,48 2,341 12,507 30,133 5,498 10,46 0,59
2 2,3601 1,802 0,017
1,536 0,130
,
.
а=е1,962=7,113
Тогда уравнение регрессии имеет вид
.
Тесноту линейной связи оценим с помощью индекса корреляции
.
Найдем коэффициент детерминации
.
F – критерий Фишера: .
, что указывает на значимость уравнения регрессии
III...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
22 июня 2016
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Парная регрессия
Требуется
1 Для характеристики y от x построить следующие модели.docx
2020-06-15 14:17
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4.4
Положительно
Отличный автор, сделал заказ в срок, все нюансы обговорили заранее. Большое спасибо!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
