Создан заказ №2158889
2 июня 2017
050 240 42 42 34 2 16 310 263 47 44 36 3 15 632 241 55 45 35 4 15 126 276 47 42 32 5 13 972 236 49 47 25 6 15 753 272 44 45 39 7 16 661 276 57 55 45 8 15 584 260 46 47 36 9 15 326 280 40 35 34 10 14 077 248 38 38 29 11 15 528 289 49 45 25 12 15 755 258 56 52 26 1
Как заказчик описал требования к работе:
Сколько будет стоить данная работа и в какие сроки сможете сделать? Если у вас среди выполненных работ уже есть эти готовые выполненные задачи, буду благодарна за ссылку на них)
Что нужно:
Решить задачи из учебников в excel с ответами на вопросы к ним (тоже прописать в файле)
Из учебника ЭКОНОМЕТР
ИКА (ПРОДВИНУТЫЙ УРОВЕНЬ) Методические указания - Вариант 11 (с. 75)
"По хлебобулочному предприятию исследуется зависимость месячного объема реализованной продукции от затрат в предыдущем месяце на теле", радио", газетную и наружную рекламу...."
Из файла ЭКОНОМЕТРИКА Сборник заданий решить варианты 4 и 10 (с. 4 и 5)
В Экселе можно рядом просто написать ответы на вопросы из задач, но желательно достаточно подробно.
Я сначала сама попробовала сделать данные задания, но мне преподаватель ответил вот что:
"В 4 вар. неверное решение.
В 10 вар. неверно найден вид функции - надо построить вручную (должна быть № 4) и найти её параметры.
В 11 варианте надо дать ответы на поставленные вопросы.
В первую очередь, Постройте линейную регрессионную модель, не содержащую коллинеарных факторов.
Подумайте какой фактор можно отбросить."
подробнее
Фрагмент выполненной работы:
050 240 42 42 34
2 16 310 263 47 44 36
3 15 632 241 55 45 35
4 15 126 276 47 42 32
5 13 972 236 49 47 25
6 15 753 272 44 45 39
7 16 661 276 57 55 45
8 15 584 260 46 47 36
9 15 326 280 40 35 34
10 14 077 248 38 38 29
11 15 528 289 49 45 25
12 15 755 258 56 52 26
1. Постройте линейную регрессионную модель объема реализованной продукции, не содержащую коллинеарных факторов. Оцените параметры модели.
2. (работа была выполнена специалистами author24.ru) Какая доля вариации объема реализованной продукции объясняется вариацией факторов, включенных в модель регрессии?
3. Присутствует ли в остатках регрессии автокорреляция первого порядка?
4. Можно ли считать остатки случайными?
5. Приемлема ли точность регрессионной модели?
6. Изменение какого фактора сильнее всего влияет на изменение объема реализованной продукции? Оцените вклад каждого из факторов в вариацию объема реализованной продукции с помощью ∆-коэффициентов.
7. Спрогнозируйте величину объема реализованной продукции на следующие 2 месяца.
Решение:
1. Для построения линейной регрессионной модели введем следующие обозначения:
Y – объем реализованной продукции, млн. руб.
Х1 – затраты на телерекламу, тыс. руб.
Х2 – затраты на радиорекламу, тыс. руб.
Х3 – затраты на газетную рекламу, тыс. руб.
Х4 – затраты на наружную рекламу, тыс. руб.
Рисунок 1 − Исходные данные по зависимости месячного объема реализованной продукции от затрат на теле-, радио-, газетную и наружную рекламу за двенадцать месяцев
Определим содержит ли модель коллинеарные факторы, для этого построим матрицу коэффициентов парной корреляции. Для проведения корреляционного анализа используем инструмент Корреляция (Анализ данных в MS Excel).
Рисунок 2 – Выбор инструмента Корреляция
Рисунок 3 – Матрица коэффициентов парной корреляции
Связь между Y и факторами:
r(YX1)=0,587 связь между Y и фактором X1 прямая ( >0) и средняя (0,5-0,7)
r(YX2)= 0,568 связь между Y и фактором X2 прямая ( >0) и средняя (0,5-0,7)
r(YX3)= 0,505 связь между Y и фактором X3 прямая ( >0) и средняя (0,5-0,7)
r(YX4)=0,572 связь между Y и фактором X4 прямая ( >0) и средняя (0,5-0,7)
Связь между факторами:
r(X1X2)= 0,019 связь между фактором X1 и X2 прямая ( >0) и очень слабая (0-0,1)
r(X1X3)= - 0,004 связь между фактором X1 и X3 обратная ( <0) и очень слабая (0-0,1)
r(X1X4)= 0,208 связь между фактором X1 и X4 прямая ( >0) и слабая (0,1-0,3)
r(X2X3)= 0,857 связь между фактором X2 и X3 прямая ( >0) и высокая (0,7-0,9)
r(X2X4)= 0,108 связь между фактором X2 и X4 прямая ( >0) и слабая (0,1-0,3)
r(X3X4)= 0,212 связь между фактором X3 и X4 прямая ( >0) и слабая (0,1-0,3)
Факторы X2 и X3 коллинеарны, т.к. по модулю их коэффициент парной корреляции больше 0,8. Коллинеарные факторы вместе в модель включать нельзя, поэтому отбросываем фактор X3 ,как менее связанный с Y.
Для проведения регрессионного анализа используем инструмент Регрессия (Анализ данных в MS Excel).
Рисунок 6 – Выбор инструмента Регрессия
В результате будет получен протокол выполнения регрессионного анализа (Рисунок 7, Рисунок 8).
Рисунок 7 – Протокол выполнения регрессионного анализа
Рисунок 8 – Продолжение протокола регрессионного анализа
Уравнение регрессии зависимости объема реализуемой продукции от затрат на телерекламу, радиорекламу и наружную рекламу можно записать в следующем виде:
y=3439,622+24,551∙х1+73,033∙х2+60,107∙х4
2. По данным протокола выполнения регрессионного анализа можно сделать вывод что связь между Y и факторами X1, X2 и X4 высокая.
Коэффициент детерминации показывает долю вариации Y под влиянием факторов X1, X2 и X4 включенных в модель регрессии и составляет 81,8%.
3. Применим критерий Дарбина-Уотсона для проверки независимости ряда остатков. Составим таблицу.
Рисунок 9 – Расчет по критерию Дарбина-Уотсона
d=(et-et-1)2et2
d=33611611367650=2,46
В остатках регрессии автокорреляция первого порядка отсутствует.
4. Так как автокорреляция первого порядка отсутствует, из этого следует что остатки являются чисто случайными.
5. Для определения точности регрессионной модели вычислим среднюю относительную ошибку аппроксимации...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
3 июня 2017
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
050 240 42 42 34
2 16 310 263 47 44 36
3 15 632 241 55 45 35
4 15 126 276 47 42 32
5 13 972 236 49 47 25
6 15 753 272 44 45 39
7 16 661 276 57 55 45
8 15 584 260 46 47 36
9 15 326 280 40 35 34
10 14 077 248 38 38 29
11 15 528 289 49 45 25
12 15 755 258 56 52 26
1.docx
2017-06-06 15:37
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Спасибо! Работа выполнена раньше срока, без нареканий. Автор всегда открыт для диалога. Рекомендую
Хочешь такую же работу?
300 ₽
