Создан заказ №1376067
7 октября 2016
Проводится анализ взаимосвязи количества населения Х (млн чел ) и количества практикующих врачей Y (тыс
Как заказчик описал требования к работе:
Нужен аспирант или преподаватель, чтобы помочь сделать решение задач по эконометрике, сроки очень сжатые. Отзовитесь, пожалуйста!
Фрагмент выполненной работы:
Проводится анализ взаимосвязи количества населения Х (млн. чел.) и количества практикующих врачей Y (тыс. чел.) за десятилетний период:
год 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Х 10,0 10,3 10,4 10,55 10,6 10,7 10,75 10,9 10,9 11,0
Y 12,1 12,6 13,0 13,8 14,9 16,0 18,0 20,0 21,0 22,0
1. По данным таблицы:
а) применить тест ранговой корреляции Спирмэна для оценки гетероскедастичности при 5% уровне значимости;
б) применить тест Голдфельда-Квандта для оценки гетероскедастичности при 5% уровне значимости (продолжение ДЗ№1).
2. (работа была выполнена специалистами author24.ru) По данным таблицы построить эмпирическое уравнение регрессии для: а) степенной функции у=β0xβ1*ε;
б) равносторонней гиперболы у=β0+β1/x+ε;
в) экспоненциальной функции у=β0*еβ1x*ε;
г) полулогарифмической функции у=β 0+β1lnx+ε; д) обратной функции у=1/(β0+β1x+ε);
е) функции у=β0+β1x+ε;
ж) показательной функции у=β0β1x*ε;
з) оценить для каждой из моделей показатель детерминации, среднюю ошибку аппроксимации и выбрать наилучшую модель.
3. По данным таблицы для временного ряда уt:
а) найти уравнение неслучайной составляющей (тренда), полагая тренд линейным;
б) выявить на уровне значимости 0.05 наличие автокорреляции возмущений с использованием критерия Дарбина-Уотсона;
в) найти с надежностью 0.95 интервальную оценку остаточной дисперсии , полагая тренд линейным;
г) найти коэффициент автокорреляции (для лага τ=1,2,3);
д) найти с надежностью 0.95 интервальную оценку коэффициента регрессии β1, полагая тренд линейным;
е) оценить с надежностью 0.95 значимость коэффициента парного регрессии с использованием t-критерия, полагая тренд линейным;
ж) найти точечную и с надежностью 0.95 интервальную оценку прогноза среднего (индивидуального) значения количества практикующих врачей на момент времени t=11 (одиннадцатый год), полагая тренд линейным;
з) проверить с надежностью 0.95 значимость парной регрессии с использованием F-критерия, полагая тренд линейным.
Решение:
. а) применим тест ранговой корреляции Спирмэна для оценки гетероскедастичности при 5% уровне значимости
Для этого необходимо рассчитать теоретическое значение признака У для каждого значения х, исходя из уравнения.
Далее необходимо найти остатки еi= yi -ŷi
Присвоим ранги признаку |ei| и фактору X. Найдем сумму разности квадратов d2.
По формуле вычислим коэффициент ранговой корреляции Спирмена.
Таблица 2 - Расчет коэффициента ранговой корреляции Спирмена
хi
уi
ŷi
еi= yi -ŷi
|ei| ранг X, dx
ранг ei, dе (dx – dе)2
10 12,1 9,587 2,513 2,513 1 11 100
10,3 12,6 12,926 -0,326 0,326 2 2 0
10,4 13 14,039 -1,039 1,039 3 5 4
10,55 13,8 15,709 -1,909 1,909 4 10 36
10,6 14,9 16,266 -1,366 1,366 5 7 4
10,7 16 17,379 -1,379 1,379 6 8 4
10,75 18 17,935 0,065 0,065 7 1 36
10,9 20 19,605 0,395 0,395 8,5 4 20,25
10,9 21 19,605 1,395 1,395 8,5 9 0,25
11 22 20,718 1,282 1,282 10 6 16
11,1 22,2 21,831 0,369 0,369 11 3 64
117,2 185,6 185,6 284,5
=-0,293
Значимость коэффициента ранговой корреляции Спирмена
По таблице Стьюдента находим tтабл:
tтабл (11-2;0.05) = 2,262
Вывод: Поскольку |tнабл| < tтабл , то принимаем гипотезу о равенстве 0 коэффициента ранговой корреляции. Другими словами, коэффициент ранговой корреляции статистически - не значим.
Гипотеза об отсутствии гетероскедастичности не отвергается
б) применим тест Голдфельда-Квандта для оценки гетероскедастичности при 5% уровне значимости
Все 11 наблюдений упорядочиваются по величине X.
Далее из середины упорядоченной совокупности убираем (1/4) *11=3 центральных значений.
Для каждой из полученных совокупностей выполняем регрессионный анализ и находим две остаточные суммы квадратов
Таблица 3 - Тест Голдфельда-Квандта
№ хi
уi
ŷ1i=-17.465+2.942x е1i е1i2 ŷ2i=-78.473+9.091x е2i е2i2
1 10 12,1 11,96 0,14 0,02
2 10,3 12,6 12,84 -0,24 0,06
3 10,4 13 13,13 -0,13 0,02
4 10,55 13,8 13,57 0,23 0,05
5 10,6 14,9 0,15
6 10,7 16
7 10,75 18
8 10,9 20 20,62 -0,62 0,38
9 10,9 21 20,62 0,38 0,15
10 11 22 21,53 0,47 0,22
11 11,1 22,2 22,44 -0,24 0,06
0,81
Затем вычислим SKIPIF 1 < 0 =5.52 SKIPIF 1 < 0
Вывод о наличии гомоскедастичности остатков делаем с помощью F-критерия Фишера с уровнем значимости α = 0,05 и двумя одинаковыми степенями свободы :
Так как , то подтверждается гомоскедастичность в остатках двухфакторной регрессии
2...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
8 октября 2016
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Проводится анализ взаимосвязи количества населения Х (млн чел ) и количества практикующих врачей Y (тыс.jpg
2021-01-11 20:17
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4.1
Положительно
Нужно было выполнить срочно сложные задания, автор максимально быстро с этим справился, большое Спасибо! Отвечает быстро и очень отзывчивый, ещё раз спасибо
Хочешь такую же работу?
300 ₽
