Создан заказ №1570862
9 декабря 2016
По территориям региона приводятся данные за 199Х г (р1 - число букв в полном имени
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:
По территориям региона приводятся данные за 199Х г. (р1
- число букв в полном имени, р2 - число букв в фамилии):
Номеррегиона Среднедушевой прожиточныйминимум в день одноготрудоспособного, руб., x
Среднедневная заработнаяплата, руб., y
1 78+р1 133+ р2
2 80+р2 148
3 87 135+р1
4 79 154
5 106 157+р1
6 106+ р1 195
7 67 139
8 98 158+ р2
9 73+р2 152
10 87 162
11 86 146+ р2
12 110+р1 173
Требуется:
1.Построить линейное уравнение парной регрессии у по х.
2.Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции, коэффициент детерминации и среднюю ошибку аппроксимации.
3.Оценить статистическую значимость уравнения регрессии вцелом и отдельных параметров регрессии и корреляции с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.
4.Выполнить прогноз заработной платы y при прогнозномзначении среднедушевого прожиточного минимума x, составляющем107% от среднего уровня.
5.Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и егодоверительный интервал.
6.На одном графике отложить исходные данные итеоретическую прямую.
7.Проверить вычисления в MS Excel.
p1=6 , p2 =8
Решение:
Рассчитаем параметры линейной парной регрессии от :
В общем виде однофакторная линейная эконометрическая модель записывается следующим образом:
где вектор наблюдений за результативным показателем;
вектор наблюдений за фактором;
неизвестные параметры, что подлежат определению;
случайная величина ( отклонение, остаток)
Ее оценкой является модель:
вектор оцененных значений результативного показателя;
оценки параметров модели.
Чтобы найти оценки параметров модели воспользуемся 1МНК:
где коэффициент ковариации показателя и фактора характеризует плотность связи этих признаков и разброс и рассчитывается за формулой:
средние значения показателя и фактора:
среднее значение произведения показателя и фактора:
дисперсия фактора характеризует разброс признаки вокруг среднего и рассчитывается за формулой:
среднее значение квадратов фактора:
Таблица 1
Вспомогательные расчеты
84 141 11844 7056 19881 151,0478 -10,0478 100,9584 7,126102
88 148 13024 7744 21904 154,6828 -6,68281 44,65993 4,515411
87 141 12267 7569 19881 153,7741 -12,7741 163,1765 9,059615
79 154 12166 6241 23716 146,504 7,495952 56,1893 4,867501
106 163 17278 11236 26569 171,0403 -8,04033 64,64692 4,932718
112 195 21840 12544 38025 176,4928 18,50716 342,515 9,490852
67 139 9313 4489 19321 135,599 3,400967 11,56658 2,446739
98 166 16268 9604 27556 163,7703 2,229679 4,971467 1,34318
81 152 12312 6561 23104 148,3216 3,67845 13,53099 2,420033
87 162 14094 7569 26244 153,7741 8,225942 67,66613 5,077742
86 154 13244 7396 23716 152,8653 1,134694 1,28753 0,736814
116 173 20068 13456 29929 180,1278 -7,12784 50,80615 4,120141
Итого 1091 1888 173718 101465 299846 1888 -2,8E-14 921,9749 56,13685
Средние значения 90,91667 157,3333 14476,5 8455,417 24987,17 157,3333
13,76867 15,27707
189,5764 233,3889
Найдем компоненты 1МНК :
Находим оценки параметров модели:
Получим: Подставим найденные параметры в уравнение получим:
.
Параметр регрессии позволяет сделать вывод, что с увеличениемсреднедушевого прожиточного минимума на 1 руб. (работа была выполнена специалистами author24.ru) среднедневнаязаработная плата возрастает в среднем на 0,91 руб. (или 91 коп.).
После нахождения уравнения регрессии заполняем столбцы 7-10таблицы 1.
Выполним оценку тесноту связи между переменными с помощью коэффициента корреляции и средней ошибки аппроксимации:
Для анализа полученной модели вычислим коэффициент корреляции по формуле:
где ,
Вычислим :
Т.к. значение коэффициента корреляции больше 0,7, то это говорит оналичии весьма тесной линейной связи между признаками.Коэффициент детерминации:
.
Это означает, что 67,1% вариации заработной платы (у) объясняетсявариацией фактора - среднедушевого прожиточного минимума.
Качество модели определяет средняя ошибка аппроксимации:
Качество построенной модели оценивается как хорошее, так как не превышает 10%.
3. Оценку статистической значимости уравнения регрессии в целомпроведем с помощью -критерия Фишера. Фактическое значение критерия по формуле составит
Табличное значение критерия при пятипроцентном уровнезначимости и степенях свободы и составляет
Fтабл =4,96...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
10 декабря 2016
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
По территориям региона приводятся данные за 199Х г (р1
- число букв в полном имени.jpg
2018-06-15 20:49
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4
Положительно
Автор сделал работу чуть раньше срока, работа выполнена хорошо
предложил свои услуги даже после выполнения работы......Что очень радует. Спасибо! Рекомендую
Хочешь такую же работу?
300 ₽
