Создан заказ №1685339
19 января 2017
Задания 1) Постройте поле корреляции результативного и факторного признаков 2) Определите параметры уравнения парной линейной регрессии
Как заказчик описал требования к работе:
Нужно выполнить контрольную по эконометрике. Есть 6 задач и 3 теор.вопроса, срок - к 23-ему числу. Оплату обсудим в личном диалоге.
Фрагмент выполненной работы:
Задания:
1) Постройте поле корреляции результативного и факторного признаков.
2) Определите параметры уравнения парной линейной регрессии. Дайте интерпретацию найденных параметров и всего уравнения в целом.
3) Постройте теоретическую линию регрессии, совместив ее с полем корреляции. Сделайте выводы.
4) Рассчитайте линейный коэффициент корреляции и поясните его смысл. Определите коэффициент детерминации и дайте его интерпретацию.
5) С вероятностью 0,95 оцените статистическую значимость коэффициента регрессии и уравнения регрессии в целом. (работа была выполнена специалистами Автор 24) Сделайте выводы.
6) С вероятностью 0,95 постройте доверительный интервал для прогноза оценки и доверительный интервал генерального значения (-задается отдельно в условии каждой задачи).
7) Определите значение коэффициента эластичности и объясните его.
3. Торговцу нужно выяснить, как изменяется количество пучков салата, продаваемых ежедневно в розницу. Имеются следующие сведения о количестве и цене:
Количество, тыс./день 28 29 34 35 37 37 41 46
Цена, у.е. за единицу 30 31 25 26 22 24 16 12
К пункту 6. Значение =20.
Решение:
1) Построим поле корреляции результативного и факторного признаков.
Связь между факторным и результативным признаками обратная, линейная.
2) Определим параметры уравнения парной линейной регрессии.
Оценка параметров уравнения парной линейной регрессии производится обычным методом наименьших квадратов (МНК):, где a и b –оценки параметров модели.
Величины, минимизирующие суммы квадратов отклонений от для случая парной линейной регрессии, находятся как:
; .
Расчет необходимых данных лучше всего организовать в таблице. Для нашего примера таблица будет выглядеть следующим образом:
N/N х у
1 30 28 6,7500 -7,8750 -53,1563 45,5625 29,8908 1,8908
2 31 29 7,7500 -6,8750 -53,2813 60,0625 29,0042 0,0042
3 25 34 1,7500 -1,8750 -3,2813 3,0625 34,3235 0,3235
4 26 35 2,7500 -0,8750 -2,4063 7,5625 33,4370 -1,5630
5 22 37 -1,2500 1,1250 -1,4063 1,5625 36,9832 -0,0168
6 24 37 0,7500 1,1250 0,8438 0,5625 35,2101 -1,7899
7 16 41 -7,2500 5,1250 -37,1563 52,5625 42,3025 1,3025
8 12 46 -11,2500 10,1250 -113,9063 126,5625 45,8487 -0,1513
сумма
186 287
-263,7500 297,5000 287,0000 0,0000
Средн. 23,2500 35,8750
В соответствии с расчетами, представленными в таблице,
Соответственно уравнение регрессии может быть записано как:
Полученное уравнение может быть объяснено следующим образом: с увеличением цены на 1 у. е. объем продаж снижается в среднем на 0,8866 тыс./день. Свободный член уравнения равен 56,4874, что может трактоваться как влияние на объем продаж салата других, неучтенных в модели факторов.
3) Построим теоретическую линию регрессии, совместив ее с полем корреляции.
Исходя из вида построенного графика, можно сделать вывод о том, что полученная теоретическая линия регрессии достаточно точно описывает исходные данные.
4) Рассчитаем линейный коэффициент корреляции и коэффициент детерминации.
Линейный коэффициент корреляции характеризует тесноту линейной связи между изучаемыми признаками. Его можно определить по следующей формуле:
.
Для нашей задачи r = -0,9772, что подтверждает вывод, сделанный в пункте 1, что связь между признаками обратная, а также указывает на очень сильную взаимосвязь между числом продаж и ценой.
R2= 0.97722 = 0.9549
Для нашей задачи коэффициент детерминации равен 0,9549, то есть 95,49% вариации результативного признака (объем продаж салата) объясняется вариацией факторного признака (цена).
5) С вероятностью 0,95 оценим статистическую значимость коэффициента регрессии и уравнения регрессии в целом.
Сформулируем нулевую гипотезу о том, что коэффициент регрессии статистически незначим: (линейной зависимости нет) при конкурирующей: (линейная зависимость есть) или о том, что уравнение в целом статистически незначимо: .
Статистическая значимость коэффициента регрессии проверяется с помощью t - критерия Стьюдента:
,
Где,
- стандартная ошибка оценки, рассчитываемая по формуле
.
Так как нулевая гипотеза предполагает, что =0, то tнабл...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
20 января 2017
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Задания
1) Постройте поле корреляции результативного и факторного признаков
2) Определите параметры уравнения парной линейной регрессии.docx
2017-01-23 20:59
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Автору 5+++РЕКОМЕНДУЮ .Спасибо...При проверки работы, преподаватель не нашел к чему придраться...Работа выполнена на отлично и в срок!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
