Создан заказ №1562344
7 декабря 2016
3 4 5 6 7 8 t x y t п/п ® n 9 10 11 12 13 14 15 16 t
Как заказчик описал требования к работе:
Задание: сделать решение задач по эконометрике за 2 дня, красиво оформить. Сколько стоит решение задач пишите точно.
Фрагмент выполненной работы:
3 4 5 6 7 8
t,
x,
y,
t п/п ® n 9 10 11 12 13 14 15 16
t,
x,
y,
Требуется:
1. Построить модель регрессии.
2. Провести анализ качества модели регрессии: анализ остатков по критериям "серий", критерию Дарбина-Уотсона.
3. Выполнить корреляционный анализ данных.
4. Проверить качество модели регрессии: статистический анализ коэффициентов регрессии, оценка адекватности модели в целом по коэффициенту детерминации.
5. (работа была выполнена специалистами author24.ru) Решить задачу экстраполяции по отношению к признаку x на ____________. На основании полученных данных сделать прогноз признака y на _________.
6. Сформулировать общие выводы по результатам проведения эконометрического анализа.
7. Выполнить уточненный корреляционный анализ данных. Вывод.
Решение:
. Построение модели регрессии
1.1. Анализ исходных данных
Построим графики зависимостей x(t), y(t), y(x) (рис. 1-3):
left000left000Рис. 1 Рис. 2
left000Рис. 3
Выводы: Графический анализ исходных данных показывает, что для построения прогнозной модели может быть использована _______________ модель регрессии. ____________________________________________________
____________________________________________________________________
y = a0 + a1x.
1.2. Построение модели регрессии y(x):
В соответствии с методом наименьших квадратов (МНК) для определения коэффициентов регрессии a0 и a1 решим систему уравнений:
na0 + a1Sx = Sy
a0Sx + a1Sx2 = Sxy
Для удобства вычислений параметров системы уравнений составим табл. 1.
Таблица 1
t x y x×y
x2
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
S
Исходя из табл. 1, система уравнений численными значениями параметров имеет вид:
_______a0 + _______a1 = _________
_______a0 + _______a1 = _________
Решим систему уравнений по правилу Крамера:
D0 = = ________ – _________ = ________
D1 = = ________ – _________ = ________
D3 = = ________ – _________ = ________
a0 = ¾¾¾¾ = __________,
a1 = ¾¾¾¾ = __________.
Вывод: Модель регрессии с численными оценками коэффициентов имеет вид:
= ____________________x
2. Анализ качества модели – анализ остатков
Определим остатки по формуле (cм. табл. 2):
ei = yi -
Таблица 2
t xi
yi
ei = yi - ei – ei-1 (ei – ei-1)2 ei2
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
S
2.1. Визуальный анализ остатков
left000Рис. 4
Вывод: Наличие выбросов в остатках ___________________________________, разброс остатков [_______; ______], что ___превышает 10% среднего y. ____________________________________________________________________
____________________________________________________________________
____________________________________________________________________
Графический анализ остатков показывает, что гипотеза о случайности и независимости остатков ____ принимается.
2.2. Анализ по критерию "серий"
2.2.1. Проверка по числу серий:
S(n) > S0(n), где
= =
_________ – __________ = __________ » ______ .
S(n) = _____ (см. график рис. 4).
S(n) ____ S0(n).
Вывод: Число серий в нашем случае ___ удовлетворяет требованиям.
2.2.2. Проверка по максимальной длине серий:
l(n) < l0(n), где
l0(n) = 5 – по условию для n £ 26,
l(n) = _____ (см. график рис. 4)
Вывод: Максимальная длина серий ___удовлетворяет критерию.
Общий вывод: По критерию серий можно сделать вывод о том, что остатки ___ являются случайными и независимыми. ______________________________
____________________________________________________________________
____________________________________________________________________
____________________________________________________________________
2.3. Анализ по критерию Дарбина-Уотсона – оценка на отсутствие автокорреляции в остатках:
Вычислим коэффициент Дарбина-Уотсона DW (промежуточные вычисления внесены в табл. 2):
= ¾¾¾¾ = __________ » ______.
Коэффициент DW является критерием проверки гипотезы о наличии автокорреляции в остатках генеральной совокупности. Значения критерия DW затабулированы. По таблице Дарбина-Уотсона находим для заданного уровня значимости a = 0,05 и числа наблюдений n = _____ теоретические значения dL = ______ и du = ______.
Для сравнения табличных и расчетных значений построим схему:
+ автокорр. ? автокорр. отсутств. ? - автокорр.
__________|___________|_______________|____________|___________|
0 dL du 4 - du 4 – dL 4
_____ _____ _____ _____
Рис. 5.
Вывод: Критерий Дарбина-Уотсона ___ подтверждает гипотезу об отсутствии автокорреляции в остатках. ____________________________________________
____________________________________________________________________.
Общие выводы: В целом, остатки ____ удовлетворяют основным требованиям регрессионного анализа. ______________________________________________
____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________
left0003. Корреляционный анализ.
3.1. Визуальный анализ взаимосвязи показателей
Проведем визуальный анализ взаимосвязи показателей x и y на основе графика корреляционного поля (рис. 6).
На рисунке ____прослеживается определенная _____________ взаимосвязь в изменении значений y при изменении величин x в сторону увеличения. Форму взаимосвязи можно считать линейной.
Рис...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 декабря 2016
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
3 4 5 6 7 8
t
x
y
t п/п ® n 9 10 11 12 13 14 15 16
t.jpg
2020-11-16 20:40
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4.2
Положительно
Работу сделала за пару часов, все быстро качественно большое спасибо Кате за это.
Хочешь такую же работу?
300 ₽
