Создан заказ №1617362
29 декабря 2016
Построить уравнение множественной регрессии в линейной форме с полным набором факторов
Как заказчик описал требования к работе:
Контрольная работа по Эконометрике, выполненная в Exel с ходом решения и скринами выполнения в Word. Данные во вложении.
Фрагмент выполненной работы:
Построить уравнение множественной регрессии в линейной форме с полным набором факторов. Отобрать информативные факторы в модель по t-критерию для коэффициентов регрессии.
2. Построить уравнение множественной регрессии только со значимыми факторами. Рассчитать индекс корреляции R и оценить качество полученного уравнения регрессии с помощью коэффициента детерминации.
3. Оценить статистическую значимость уравнения регрессии, используя критерий Фишера F (a =0,05) и статистическую значимость
параметров регрессии, используя критерий Стьюдента.
4. Дать сравнительную оценку силы связи факторов с результатом с помощью коэффициентов эластичности, b - и D - коэффициентов.
5. (работа была выполнена специалистами author24.ru) Проверить выполнение предпосылок МНК, в том числе провести тестирование ошибок уравнения регрессии на гетероскедастичность
Решение:
Построить уравнение множественной регрессии в линейной форме с полным набором факторов. Отобрать информативные факторы в модель по t-критерию для коэффициентов регрессии.
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
Значимость коэффициентов регрессии оценим с помощью критерия Стьюдента.
Расчетные значения критерия Стьюдента следующие: ; и . Табличное значение критерия при уровне значимости и числе степеней свободы равно 2,028. Таким образом, исключается тот фактор, коэффициент при котором незначим и имеет t-статистику меньше табличной, а именно фактор фонд зарплаты .
Построить уравнение множественной регрессии только со значимыми факторами. Рассчитать индекс корреляции R и оценить качество полученного уравнения регрессии с помощью коэффициента детерминации.
Результаты представлены в таблице 2.
Таблица 2
Множественный коэффициент корреляции R, равный 0,851, свидетельствует о тесной связи между признаками.
Множественный коэффициент детерминации , показывает, что около 72,4% вариации зависимой переменной (величиной накладных расходов строительных организаций) учтено в модели и обусловлено влиянием включенных факторов (объемом выполненных работ, численностью рабочих и фондом зарплаты) и на 27,6% — другими факторами, не включенными в модель.
Оценить статистическую значимость уравнения регрессии, используя критерий Фишера F (α =0,05) и статистическую значимость параметров регрессии, используя критерий Стьюдента.
Значение F-критерия Фишера можно найти в таблице № 2 протокола EXCEL, а именно Fфакт= 48,64.
Для определения табличного значения F-критерия при доверительной вероятности 0,05 и при и воспользуемся функцией FРАСПОБР.
В результате получаем значение F-критерия, равное 3,25. Поскольку Fфакт > Fтабл , то уравнение регрессии следует признать адекватным.
Значимость коэффициентов регрессии оценим с помощью критерия Стьюдента.
Расчетные значения критерия Стьюдента следующие: и . Табличное значение критерия при уровне значимости и числе степеней свободы равно 2,026.
Таким образом, признается статистическая значимость параметров и , т.к. и .
Дать сравнительную оценку силы связи факторов с результатом с помощью коэффициентов эластичности, β - и D - коэффициентов.
Учитывая, что коэффициент регрессии невозможно использовать для непосредственной оценки влияния факторов на зависимую переменную из-за различия единиц измерения, используем коэффициент эластичности (Э) и бета-коэффициент, которые соответственно рассчитываются по формулам:
;
;
;
Бета-коэффициент с математической точки зрения показывает, на какую часть величины среднего квадратического отклонения меняется среднее значение зависимой переменной с изменением независимой переменной на одно среднеквадратическое отклонение при фиксированном на постоянном уровне значении остальных независимых переменных...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
30 декабря 2016
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Построить уравнение множественной регрессии в линейной форме с полным набором факторов.docx
2017-01-02 14:37
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Сделано хорошо, хоть и не с первого раза. Но автор очень быстро всё откорректировала.
Хочешь такую же работу?
300 ₽
