Создан заказ №1445451
5 ноября 2016
В выборке представлены данные по цене (Р) некоторого блага и количеству (Q) данного блага
Как заказчик описал требования к работе:
Решить задачу в exel.Прикладываю само условие задачи и полный шаблон как делать,необходимо подставить только мои значения
Фрагмент выполненной работы:
В выборке представлены данные по цене (Р) некоторого блага и количеству (Q) данного блага, приобретенному домохозяйством в течение года.
Задание.
Постройте корреляционное поле и по его виду определите форму зависимости между Р и Q.
Оцените по МНК параметры уравнения линейной регрессии.
Оцените выборочный коэффициент корреляции и сделайте предварительный вывод о силе линейной взаимосвязи параметров Р и Q.
Проверьте качество уравнения регрессии:
значимость коэффициентов регрессии;
интервальные оценки коэффициентов регрессии;
значимость уравнения регрессии в целом.
Проинтерпретируйте результаты.
Сделайте прогноз количества приобретаемого блага и доверительный интервал для него при значении Р = Рпрогн..
Вариант 1.1
месяц 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Р
10 20 15 25 30 35 40 35 25 40 45 40
Q 110 75 100 80 60 55 40 80 60 30 40 30
Рпрогн= 50; Уровень значимости = 0,01.
Решение:
1. (работа была выполнена специалистами Автор 24) Построим корреляционное поле и по его виду определим форму зависимости между Р и Q.
На рисунке 1 данные представлены в виде диаграммы рассеяния. Можно видеть некоторую отрицательную связь между ценой некоторого блага и количеством данного блага, приобретенного хозяйством. По расположению точек на корреляционном поле полагаем, что зависимость между Р и Q линейная: .
2. Оценим по МНК параметры уравнения линейной регрессии.
Для расчета параметров a и b линейной регрессии систему нормальных уравнений относительно а и b:
Для определения следующих данных: , , , , , составим вспомогательную таблицу 1.
1 10 110 1100 100 12100 105,93 4,07
2 20 75 1500 400 5625 84,63 -9,63
3 15 100 1500 225 10000 95,28 4,72
4 25 80 2000 625 6400 73,98 6,02
5 30 60 1800 900 3600 63,33 -3,33
6 35 55 1925 1225 3025 52,69 2,31
7 40 40 1600 1600 1600 42,04 -2,04
8 35 80 2800 1225 6400 52,69 27,31
9 25 60 1500 625 3600 73,98 -13,98
10 40 30 1200 1600 900 42,04 -12,04
11 45 40 1800 2025 1600 31,39 8,61
12 40 30 1200 1600 900 42,04 -12,04
Итого 360 760 19925,00 12150 55750 760,00 0,00
Среднее значение 30,00 63,33 1660,42 1012,5 4645,833 63,33
10,607 25,194 – – – – –
112,500 634,722 – – – – –
Рассчитываем параметр b:
Рассчитываем параметр a:
Уравнение линейной регрессии имеет вид:
Экономический смысл уравнения: С увеличением цены некоторого блага Р на 1 ед.. количество Q данного блага уменьшается в среднем на 2,13 ед.
3. Оценим выборочный коэффициент корреляции и сделаем предварительный вывод о силе линейной взаимосвязи параметров Р и Q.
Тесноту линейной связи оценит коэффициент корреляции
Данное значение коэффициента корреляции позволяет сделать вывод о сильной (обратной) линейной зависимости между рассматриваемыми переменными. Это также подтверждается расположением точек на корреляционном поле.
4. Проверим качество уравнения регрессии:
значимость коэффициентов регрессии;
Оценку статистической значимости параметров регрессии проведем с помощью -статистики Стьюдента и путем расчета доверительного интервала каждого из показателей.
Оценка значимости коэффициентов регрессии с помощью t-критерия Стьюдента проводится путем сопоставления их значений с величиной случайной ошибки
Табличное значение -критерия для числа степеней свободы и = 0,0 составит
tкрит (n-m-1;α/2) = (10;0.005) = 3.169
Определим случайные ошибки , , :
Остаточная дисперсия на одну степень свободы
ma - стандартное отклонение случайной величины a:
mb - стандартное отклонение случайной величины b.
Тогда
Поскольку 12.02 > 3.169, то статистическая значимость коэффициента регрессии a подтверждается (отвергаем гипотезу о равенстве нулю этого коэффициента).
Поскольку 6.4 > 3.169, то статистическая значимость коэффициента регрессии b подтверждается (отвергаем гипотезу о равенстве нулю этого коэффициента).
интервальные оценки коэффициентов регрессии;
Рассчитаем доверительные интервалы для параметров регрессии и ...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
6 ноября 2016
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
В выборке представлены данные по цене (Р) некоторого блага и количеству (Q) данного блага.jpg
2019-03-22 22:20
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Очень Приятно было сотрудничать с Вами. Спасибо за хорошую и грамотную работу. Настолько все подробно и понятно расписанно, что вызывает только восхищение.
Хочешь такую же работу?
300 ₽
