Создан заказ №1462119
10 ноября 2016
к семинару 3 Исследуется зависимость цены квартиры от размера ее общей площади типа дома (кирпичный или панельный) и этажа
Как заказчик описал требования к работе:
Так же как 2 предыдущих заказа- сделать в Экселе+пояснения в ворде
Условие задачи в файле "Zadacha_k_seminaru_3_sdelat"
Образей как это должно быть сделать в файле: "Торговый оборот от торговых площадей"
Фрагмент выполненной работы:
к семинару 3
Исследуется зависимость цены квартиры от размера ее общей площади, типа дома (кирпичный или панельный) и этажа, на котором расположена квартира (средний или крайний). Имеются данные по 16 квартирам в домах, расположенных в одном и том же районе города:
№ квартиры Цена квартиры (долл. США) Общая площадь (м2) Тип дома Этаж
1 38500 72 панельный крайний
2 45000 83 кирпичный крайний
3 42800 79 кирпичный крайний
4 34200 65 панельный крайний
5 46700 85 кирпичный средний
6 48500 70 кирпичный крайний
7 52300 104 кирпичный крайний
8 44600 72 панельный средний
9 42300 65 кирпичный крайний
10 48100 69 кирпичный средний
11 37400 55 кирпичный крайний
12 35200 54 панельный крайний
13 49000 72 кирпичный средний
14 47600 70 кирпичный средний
15 56000 98 кирпичный средний
16 38500 69 панельный крайний
Требуется:
Оценить параметры линейной регрессионной модели цены квартирыот всех факторов. (работа была выполнена специалистами Автор 24) Дать экономическую интерпретацию коэффициентам уравнения регрессии. Оценить качество модели.
Значимо ли уравнение регрессии и его коэффициенты на уровне значимости =0,01?
Какая доля вариации цены квартиры объясняется вариацией факторов, включенных в модель?
Приемлема ли точность модели?
Выполняется ли условие гомоскедастичности остатков?
Что в большей степени влияет на цену квартиры — тип дома или этаж, на котором она расположена? Оценить вклад каждого из факторов в вариацию цены квартиры с помощью дельта – коэффициентов.
Спрогнозировать среднюю цену квартиры общей площадью 80 м2, расположенной в панельном доме на одном из крайних этажей.
Решение:
Оценить параметры линейной регрессионной модели цены квартиры от всех факторов. Дать экономическую интерпретацию коэффициентам уравнения регрессии. Оценить качество модели.
Вводя фиктивные переменные, можно прийти к следующему выражению:
,
где x2 и x3 – фиктивные переменные, принимающие значения:
В общем уравнении регрессии зависимая переменная y рассматривается как функция не только общей площади x1 но и типа дома и этаж (x2;x3)
В качестве программного средства реализации анализа воспользуемся пакетом прикладных программ Microsoft Excel, функцией «Анализ данных», инструмент «Регрессия». Применение инструмента «Регрессия»
(Анализ данных EXCEL)
Для проведения регрессионного анализа необходимо выполнить следующие действия:
Выбрать команду «Сервис»→ «Анализ данных».
В диалоговом окне «Анализ данных» выбрать инструмент «Регрессия», а затем щёлкнуть по кнопке ОК.
В диалоговом окне «Регрессия» в поле «Входной интервал » ввести адрес одного диапазона ячеек, который представляет зависимую переменную. В поле «Входной интервал Х» ввести адреса одного или нескольких диапазонов, которые содержат значения независимых переменных.
Если введены и заголовки столбцов, то следует установить флажок «Метки в первой строке».
Выбрать параметры вывода. В данном случае «Новая рабочая книга».
ОК.
Результаты представлены в таблице 3.
Таблица 3
Множественный коэффициент корреляции R, равный 0,93, свидетельствует о весьма тесной связи между признаками.
Множественный коэффициент детерминации , показывает, что около 86,6% вариации зависимой переменной (цена квартиры) учтено в модели и обусловлено влиянием включенных факторов (общая площадь, тип дома и этаж) и на 13,4% — другими факторами, не включенными в модель.
Уравнение регрессии зависимости цены квартиры от общей площади, типа дома и этажа можно записать в следующем виде:
Экономический смысл коэффициентов , , в том, что это показатели силы связи, характеризующие изменение при изменении какого-либо факторного признака на единицу своего измерения при фиксированном влиянии другого фактора. Так, при увеличении общей площади на один м2 цена квартиры измениться в направлении роста на 243,89 долл.США; при изменении типа дома, цена квартиры измениться в направлении снижения на 4863,72 долл.США; при изменении этажа на один процентный пункт, цена квартиры изменится в направлении снижения на 4582,22 долл.США.
Значимо ли уравнение регрессии и его коэффициенты на уровне значимости =0,01?
Табличное значение критерия при уровне значимости и числе степеней свободы равно 3,055. Все коэффициенты регрессии значимы на уровне значимости =0,01.
Проверка значимости уравнения регрессии на основе вычисления F-критерия Фишера.
Значение F-критерия Фишера равно Fфакт= 25,78.
Для определения табличного значения F-критерия при доверительной вероятности 0,01 и при и воспользуемся функцией FРАСПОБР.
В результате получаем значение F-критерия, равное 5,95...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
11 ноября 2016
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
к семинару 3
Исследуется зависимость цены квартиры от размера ее общей площади типа дома (кирпичный или панельный) и этажа.jpg
2021-03-01 02:13
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4.2
Положительно
Спасибо огромное за работу! Преподаватель ещё не проверил, но, надеюсь, что все будет хорошо.
Хочешь такую же работу?
300 ₽
