Создан заказ №1748951
15 февраля 2017
Множественная регрессионная модель По имеющимся данным представленным в таблице 11
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:
Множественная регрессионная модель
По имеющимся данным, представленным в таблице 11, получена матрица парных коэффициентов корреляции (таблица 12).
Таблица 11
Наименование района, а/б Кол-во комнат Общая площадь Жилая площадь Площадь кухни Этаж, средние/крайние Дом, кирп/пан Срок сдачи, ч/з_ мес. Стоимость квартиры, тыс. $
Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х7 Х8 Y
1 1 39,8 19 7 1 2 7 20,5
1 1 53,2 19,4 9 2 1 3 23,6
2 1 46 18 9 2 2 1 14,2
… … … … … … … … …
1 5 370 180 35 2 2 2 190
2 5 231,2 149 30 2 2 2 139,2
2 6 251,5 167 32,5 2 1 5 157,2
Таблица 12
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 Y
X1 1
X2 0,101 1
X3 -0,166 0,82 +(1/α) 1
X4 -0,091 100/α 0,964 1
X5 -0,320 0,649 90/α 0,83+ (1/α) 1
X6 -0,035 0,162 0,170 0,167 0,067 1
X7 0,094 -0,143 -0,07 -0,108 -0,15 0,075 1
X8 -0,224 -0,287 -0,175 -0,211 -0,08 -0,21 -0,032 1
Y -0,305 0,690 0,899 0,885 0,855 0,260 0,023 -0,184 1
Задание:
Запишите уравнение многофакторной регрессии и определите для нее минимальный объем выборки. (работа была выполнена специалистами Автор 24) Дайте экономическую интерпретацию полученной модели. Если известно, что а=b1=b2=b3=b4=b5=, b6=b7=b8=.
Укажите, какие фиктивные переменные использованы в модели.
Проверьте факторы на мультиколлинеарность и устраните её.
Запишите новое уравнение многофакторной регрессии, после устранения мультиколлинеарности.
Решение:
Найдем минимальный объем выборки Nmin.
Nmin=5(m+n)
Число факторов, включаемых в модель m=6, число свободных членов в уравнении n=1. Таким образом
Nmin=5(8+1)=45 единиц.
, коэффициенты линейной множественной регрессионной модели:
а=, b1=, b2=
b3=, b4=, b5=, b6=,
b7=b8=.
Получим уравнение регрессии:
Фиктивными переменными данной модели являются: этаж, тип строения, район.
Экономическая интерпретация полученной модели:
Квартиры в районе а стоят на 38,25 тыс. $. дешевле, чем в районе b. При увеличении количества комнат на единицу стоимость квартиры увеличивается на 1,244 тыс. $. При увеличении общей площади на 1кв.м. стоимость квартиры возрастает на 0,197 тыс. $. При увеличении жилой площади на 1% стоимость квартиры возрастает на 0,794 тыс. $. При увеличении площади кухни на 1% стоимость квартиры вырастает на 0,096 тыс. $. Квартиры в средних этажах стоят на 29,2 тыс. $. дороже, чем в крайних. Квартиры в кирпичных домах стоят на 27,2 тыс. $. дороже, чем в панельных. При увеличении срока сдачи дома на единицу стоимость квартиры уменьшается на 0,396 тыс. $.
Проверим факторы на мультиколлинеарность...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
16 февраля 2017
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Множественная регрессионная модель
По имеющимся данным представленным в таблице 11.docx
2017-02-19 16:32
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Спасибо огромное автору за срочность. Оценка положительная. Работа сделана за один день.
Хочешь такую же работу?
300 ₽
