Создан заказ №1503324
23 ноября 2016
Используя данные Федеральной службы государственной статистики РФ Оцените связи факторов Xk с показателем Y и друг с другом с помощью коэффициентов линейной парной корреляции
Как заказчик описал требования к работе:
Срочно нужно написать решение задач по эконометрике ко вторнику. Список требований в файле.
Фрагмент выполненной работы:
Используя данные Федеральной службы государственной статистики РФ:
Оцените связи факторов Xk с показателем Y и друг с другом с помощью коэффициентов линейной парной корреляции.
Подберите приемлемые группы факторов и постройте линейные регрессионные модели показателя Y. Оцените качество моделей.
Используя модель хорошего качества, получите прогнозы Y на следующий год. Предложите сами значения факторов на этот год, дайте обоснование своему выбору.
Вариант
Факторы для моделей
1 X1, X3, X4, X7
Решение:
Оценим связи факторов с показателем и друг с другом с помощью коэффициентов линейной парной корреляции.
Вычислим матрицу коэффициентов парной корреляции, проверим значимость коэффициентов корреляции:
Для построения корреляционного анализа воспользуемся пакетом прикладных программ Microsoft Excel, функцией «Анализ данных».
Выполняем следующие действия:
Данные для корреляционного анализа должны располагаться в смежных диапазонах ячеек.
Выбрать команду «Сервис» → «Анализ данных».
В диалоговом окне «Анализ данных» выбрать инструмент «Корреляция», а затем щелкнуть кнопку «ОК».
В диалоговом окне «Корреляция» в поле «Входной интервал» необходимо ввести диапазон ячеек, содержащих исходные данные. (работа была выполнена специалистами author24.ru) Если введены и заголовки столбцов, то установить флажок «Метки в первой строке».
Выбрать параметры вывода. В данном случае «Новый рабочий лист».
«ОК»
Результаты корреляционного анализа
Рис.1
Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции начнем с анализа первого столбца матрицы, в котором расположены коэффициенты корреляции, отражающие тесноту связи, зависимой переменной оборот розничной торговли (в % к предыдущему периоду) с включенными в анализ факторами. Анализ показывает, что зависимая переменная, то есть оборот розничной торговли (в % к предыдущему периоду), имеет тесную, прямую связь с реальными располагаемыми денежными доходами (ryx1 = 0,926) и с реальной заработной платой (ryx3 = 0,851), умеренную, обратную связь с индексом потребительских цен (в % к предыдущему периоду) (ryx4 = - 0,503) и с индексом потребительских цен (услуги) (в % к предыдущему периоду) (ryx7 = -0,243).
Построим линейные регрессионные модели показателя с предложенными факторами. Оценим качество моделей:
На первом шаге построим модель зависимости оборота розничной торговли (в % к предыдущему периоду) от реальных располагаемых денежных доходов. 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 1.
Таблица 1
Результаты произведенных действий см. Таблицу 1
Для того чтобы составить уравнение регрессии по нашим данным, проанализируем полученные итоги. Найдем графу «Коэффициенты» в Таблице 1. Значения для х1 = 0,574.
Уравнение регрессии зависимости оборота розничной торговли (в % к предыдущему периоду от реальных располагаемых денежных доходов можно записать в следующем виде:
Экономическая интерпретация коэффициентов модели регрессии.
В таблице № 3 приведены вычисленные (предсказанные) по модели значения зависимой переменной и значения остаточной компоненты . Значение коэффициентов детерминации и множественной корреляции можно найти по таблице Регрессионная статистика.
Коэффициент детерминации: R2 = 0,858
Он показывает долю вариации результативного признака под воздействием изучаемых факторов. В нашем случае коэффициент детерминации равен 0,800. Следовательно, около 80% вариации зависимой переменной учтено в модели и обусловлено влиянием включенных факторов.
Коэффициент множественной корреляции R:
= 0,926.
Он показывает тесноту зависимости переменной с одним включенными в модель объясняющими факторами. Связь между факторами сильная.
Проверка значимости уравнения регрессии на основе вычисления F-критерия Фишера.
Значение F-критерия Фишера можно найти в таблице № 4 протокола EXCEL, а именно Fфакт= 156,83.
Для определения табличного значения F-критерия при доверительной вероятности 0,05 и при и воспользуемся функцией FРАСПОБР.
В результате получаем значение F-критерия, равное 4,225. Поскольку Fфакт > Fтабл , то уравнение регрессии следует признать адекватным.
Оценка статистической значимости коэффициентов уравнения множественной регрессии с помощью t-критерия Стьюдента
Расчетные значения t-критерия Стьюдента для коэффициентов уравнения регрессии , приведены в таблице № 4 протокола EXCEL.
tрасч1 = 12,52
Табличное значение t-критерия Стьюдента можно найти с помощью функции СТЬЮДРАСПОБР.
Табличное значение t-критерия Стьюдента при пятипроцентном уровне значимости и степенях свободы (28-1-1) составляет 2,056. Так как для х1 tрасч1 = 12,52 > t табл, то коэффициент с вероятность 95% существенно значим...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
24 ноября 2016
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Используя данные Федеральной службы государственной статистики РФ
Оцените связи факторов Xk с показателем Y и друг с другом с помощью коэффициентов линейной парной корреляции.jpg
2017-02-14 13:26
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Автор выполнил работу качественно, в срок и с подробными пояснениями, не смотря на то, что были сжатые сроки.
Хочешь такую же работу?
300 ₽
