Создан заказ №2058357
10 мая 2017
Вариант 21 Приводятся данные по территориям Сибирского федерального округа РФ Территория федерального округа Инвестиции в основной капитал в предыдущем
Как заказчик описал требования к работе:
Прошу решить мне данную контрольную работу, которую я прислал в фотографиях, решить её в соответствии с формулами которые я тоже прислал в фотографиях.
Фрагмент выполненной работы:
Вариант 21
Приводятся данные по территориям Сибирского федерального округа РФ .
Территория федерального округа Инвестиции в основной капитал в предыдущем, 2002 г., млрд. руб.,
х
Сальдированный финансовый результат (прибыль) за 2004 г., млн. руб.,
у
Республика Алтай 1,12 0,13
Республика Бурятия 5,98 0,89
Республика Тыва 0,62 -0,27
Республика Хакасия 2,3 1,77
Алтайский край 9,81 2,38
Красноярский край 32,51 102,43
Иркутская область 17,82 10,43
Кемеровская область 21,71 46,74
Новосибирская обл. (работа была выполнена специалистами author24.ru) 14,84 8,68
I-я часть
Провести регрессионный и корреляционный анализ зависимости объясняемой (зависимой) переменной y от объясняющей (независимой) переменной x в предположении, что спецификация модели имеет вид: .
Для этого необходимо выполнить следующие 5 заданий (в каждом задании указать общие формулы, по которым производятся конкретные вычисления, а для вспомогательных вычислений следует использовать таблицу, приведённую на обороте страницы).
Рассчитать параметры уравнения линейной регрессии , и выписать это уравнение ().
Оценить: тесноту связи x и y с помощью коэффициента корреляции () и долю дисперсии y, объяснённую дисперсией .
Оценить статистическую значимость параметров регрессии и коэффициента корреляции с помощью t – критерия Стьюдента при 5%-ом и 1%-ом уровнях значимости.
Оценить статистическую значимость уравнения регрессии в целом с помощью F – критерия Фишера при 5%-ом и 1%-ом уровнях значимости.
Выполнить прогнозы среднего и точного значения объясняемой переменной y, в случае, когда объясняющая переменная x составит 60% от среднего уровня (). Указать 65%-ные доверительные интервалы для этих прогнозов, предварительно вычислив соответствующие ошибки репрезентативности.
Решение:
Рассчитаем параметры уравнений линейной парной регрессии.
Для расчета параметров a и b линейной регрессии систему нормальных уравнений относительно а и b:
Для определения следующих данных: , , , , , составим вспомогательную таблицу 1.
e2
1 1,12 0,13 0,15 1,25 0,02 -10,91 11,04 121,82
2 5,98 0,89 5,32 35,76 0,79 2,74 -1,85 3,42
3 0,62 -0,27 -0,17 0,38 0,07 -12,31 12,04 145,00
4 2,3 1,77 4,07 5,29 3,13 -7,59 9,36 87,68
5 9,81 2,38 23,35 96,24 5,66 13,49 -11,11 123,54
6 32,51 102,43 3330,00 1056,90 10491,90 77,24 25,19 634,59
7 17,82 10,43 185,86 317,55 108,78 35,99 -25,56 653,20
8 21,71 46,74 1014,73 471,32 2184,63 46,91 -0,17 0,03
9 14,84 8,68 128,81 220,23 75,34 27,62 -18,94 358,71
Итого 106,71 173,18 4692,12 2204,93 12870,34 173,18 0,00 2128,01
Среднее значение 11,86 19,24 521,35 244,99 1430,04 19,24 - 236,45
10,218 32,554 - - - - - -
104,411 1059,775 - - - - - -
Рассчитываем параметр b:
Рассчитываем параметр a:
Уравнение линейной регрессии имеет вид:
Экономический смысл уравнения: С увеличением инвестиций в основной капитал на 1 млрд. руб. сальдированный финансовый результат возрастает в среднем на 2,808 млрд. руб.
Тесноту линейной связи оценит коэффициент корреляции
Т.к. значение коэффициента корреляции больше 0,7, то это говорит о наличии тесной линейной связи между признаками. В нашем примере связь между признаком Y фактором X высокая и прямая.
Коэффициент детерминации:
т.е. в 77.69% случаев изменения х приводят к изменению y. Другими словами - точность подбора уравнения регрессии - высокая. Остальные 22.31% изменения Y объясняются факторами, не учтенными в модели (а также ошибками спецификации).
3. Оценим статистическую значимость параметров регрессии α, и коэффициента корреляции rxy с помощью t- критерия Стьюдента при 5%-ом и 1%-ом уровнях значимости.
Оценка значимости коэффициентов регрессии с помощью t-критерия Стьюдента проводится путем сопоставления их значений с величиной случайной ошибки.
, ,
Определим случайные ошибки , , :
Остаточная дисперсия на одну степень свободы
ma - стандартное отклонение случайной величины a:
mb - стандартное отклонение случайной величины b.
Тогда
Уровень значимости 1%:
Критическое значение критерия Стьюдента: tкрит (n-m-1;α/2) = (7;0.005) = 3.499
Поскольку 1.58 < 3.499, то статистическая значимость коэффициента регрессии a не подтверждается (принимаем гипотезу о равенстве нулю этого коэффициента). Это означает, что в данном случае коэффициентом a можно пренебречь.
Поскольку 4,94 > 3.499, то статистическая значимость коэффициента регрессии b подтверждается (отвергаем гипотезу о равенстве нулю этого коэффициента).
Поскольку 4,94 > 3,499, то отклоняем гипотезу о равенстве 0 коэффициента корреляции. Другими словами, коэффициент корреляции статистически – значим.
Уровень значимости 5%:
Критическое значение критерия Стьюдента: tкрит (n-m-1;α/2) = (7;0.025) = 2.365
Поскольку 1.58 < 2.365, то статистическая значимость коэффициента регрессии a не подтверждается (принимаем гипотезу о равенстве нулю этого коэффициента)...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
11 мая 2017
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Вариант 21
Приводятся данные по территориям Сибирского федерального округа РФ
Территория федерального округа Инвестиции в основной капитал в предыдущем.docx
2017-05-14 16:52
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Большое спасибо за скорость! (Работу еще только сдам,про качество отпишусь позже). Визуально мне понравилось. Преподаватель физики- разбирается в эконометрике- респект!))) Спасибо Вам!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
