Создан заказ №1516483
26 ноября 2016
МНОЖЕСТВЕННЫЙ РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ Вариант 29 Исходные данные Стоимость изготовления книг
Как заказчик описал требования к работе:
Выполнить контрольную по эконометрике за 2 дня в двух вариантах. Пишите сразу сколько будет стоить контрольная.
Фрагмент выполненной работы:
МНОЖЕСТВЕННЫЙ РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ
Вариант 29
Исходные данные:
Стоимость изготовления книг, y
Объем, x1 Код даты, x2
63250 54,6 99
13727 12,59999955 69
29050 1,68 68
23498 29,814808 68
33200 18,796292 68
37050 14,000004 68
2650 7,83999972 69
6745 0,9333333 108
80300 7,5833355 145
87000 14,030367 61
26400 21 96
23000 18,48 68
23400 84,000024 121
10800 23,124454 69
70226,83 40,32 144
66840 42,777768 69
7270 16,851848 125
199000 29,16666 135
24000 24,36 68
61162,97 114,24 143
30200 22,68 69
502200 73,92 99
68100 13,44 68
23250 20,16 68
60700 4,355556 135
37520 15,12 125
31400 8,5 68
176550 20,740736 123
455600 100,8 125
19300 24 69
37000 16,8 99
35600 12,833337 68
Решение:
1.Вычислим все парные линейные коэффициенты корреляции по исходным данным: , , . (работа была выполнена специалистами Автор 24)
Найдем средние квадратические отклонения признаков:
Парные коэффициенты корреляции:
Матрица парных коэффициентов корреляции R:
- y
x1 x2
y
1 0,543 0,313
x1 0,543 1 0,391
x2 0,313 0,391 1
Анализируя матрицу парных коэффициентов корреляции можно сделать выводы о тесноте связи результирующего фактора y с влияющими факторами x1 и x2, а также вывод о величине межфакторной корреляции :
Связь между у и фактором х1 прямая и заметная; связь между у и фактором х2 прямая и умеренная; межфакторная связь х1 и х2 прямая и умеренная.
Если в матрице есть межфакторный коэффициент корреляции rxjxi > 0.7, то в данной модели множественной регрессии существует мультиколлинеарность. В нашем случае межфакторный коэффициент корреляции |r|<0.7, что говорит об отсутствии мультиколлинеарности факторов.
2. Построим линейное уравнение множественной регрессии .
Для этого:
- используем систему линейных уравнений оценки параметров множественной регрессии:
- составим по системе линейных уравнений матрицы Δ, Δa, Δb1, Δb2 для вычисления параметров множественной регрессии a, b1, b2;
32 909,55 2977,00
∆ 909,55 50004,62 94637,32 17778494439,50
2977,00 94637,32 304115,00
2365989,80 909,55 2977,00
∆a
121177419,52 50004,62 94637,32 -479410632896567,0
253086915,23 94637,32 304115,00
32 2365989,80 2977,00
∆b1 909,5485221 121177419,52 94637,32 36297206063813,50
2977 253086915,23 304115,00
32 909,5485221 2365989,80
∆b2 909,5485221 50004,61736 121177419,52 8193082507659,16
2977 94637,32488 253086915,23
- вычислим определители матриц и по определителям матриц вычислим параметры уравнения множественной регрессии.
Находим
Таким образом, получили следующее уравнение множественной регрессии:
3. Выполним интерпретацию модели множественной регрессии.
Интерпретация коэффициентов чистой регрессии b1 и b2:
При увеличении объема на 1 ед. стоимость изготовления книг увеличивается в среднем на 2041,636 ед. при неизменном значении кода даты; при увеличении кода даты на 1 ед. стоимость изготовления книг увеличивается в среднем на 460,842 ед. при неизменном значении объема.
Вычислим частные (средние) коэффициенты эластичности для каждой переменной:
.
Частный коэффициент эластичности < 1. Следовательно, его влияние на результативный признак Y незначительно.
Частный коэффициент эластичности < 1. Следовательно, его влияние на результативный признак Y незначительно.
Т.е. увеличение только объема (от своего среднего значения) или только кода даты на 1% увеличивает в среднем стоимость изготовления книг на 0,79% или 0,58% соответственно. Таким образом, подтверждается большее влияние на результат фактора , чем фактора .
4. Вычислим индекс множественной корреляции .
Теснота совместного влияния факторов множественной корреляции xj на результирующую переменную y - заметная, т.к. значение полученного индекса R=0.554 входит в промежуток от 0,5 до 0,7.
Величина индекса множественной корреляции Ryx1x2 значительно больше индексов корреляции парной зависимости Ryx1 и Ryx2, следовательно можно сделать вывод о правильности включения факторов в модель множественной регрессии.
5. Вычислим индекс множественной детерминации .
R2= 0.5542 = 0.307
Нескорректированный коэффициент множественной детерминации оценивает долю вариации результата за счет представленных в уравнении факторов в общей вариации результата...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
27 ноября 2016
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
МНОЖЕСТВЕННЫЙ РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ
Вариант 29
Исходные данные
Стоимость изготовления книг.docx
2016-11-30 21:15
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Автор просто умничка! Всё делает быстро и качественно! Рекомендую всем! Контрольные на отлично!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
