Создан заказ №2159704
2 июня 2017
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА Задача 1 Заполнить пропуски в таблице данных 2 Отобрать факторы в регрессионную модель и выбрать форму модели
Как заказчик описал требования к работе:
Заполнить недостающие поля☺️ Очень срочно надо до завтра. Сможете?
Фрагмент выполненной работы:
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
Задача:
1.Заполнить пропуски в таблице данных;
2.Отобрать факторы в регрессионную модель и выбрать форму модели;
3.По МНК оценить коэффициенты линейной регрессии и построить регрессионную модель ;
4.Проверить выполнение предпосылок МНК;
5.Оценить качество и надежность построенной модели;
6.Провести экономическую интерпретацию результатов моделирования;
7.Спрогнозировать значение объясняемой переменной
Годы Производство зерна (млн.т.)Y Урожайность с 1 т. (работа была выполнена специалистами Автор 24) X1 Фондовооруженность, приход фондов на 100 га, X2 Посевные площади, млн.га. X3 Поставка мин. удобрений на 1 га, X4 Время,X5
1950 812 7,9 2,5 7,0 102,9 1
1951 787 7,4 3,0 7,5 105,0 2
1952 922 8,6 3,5 8,0 106,0 3
1953 825 7,8 4,0 8,5 106,0 4
1954 856 7,7 4,2 9,0 110,0 5
1955 1015 8,4 4,4 10,0 115,0 6
1956 1250 9,9 5,0 11,0 117,0 7
1957 1026 10,5 5,6 11,3 120,0 8
1958 1347 11,1 6,0 11,5 121,5 9
1959 1195 10,4 6,8 12,0 117,0 10
1960 1255 10,9 7,2 12,2 115,6 11
1961 1308 10,7 7,8 13,8 118,0 12
1962 1402 10,9 8,5 14,0 128,6 13
1963 1490 8,3 9,0 16,2 130, 14
1964 1521 11,4 9,7 22,8 127,0 15
1965 1211 12,6 10,5 28,5 128,0 16
1966 1712 13,7 11,1 31,8 124,8 17
1967 1700 12,1 11,9 35,1 122,2 18
1968 1695 14,0 12,9 37,7 121,5 19
1969 1605 13,0 7,0 39,0 121,0 20
1970 1700 14,0 7,0 36,5 117,8 21
1971 1730 15,0 7,5 37,0 118,5 22
Решение:
Заполнить пропуски в таблице данных:
1955 г производство зерна: поставим значение 1015, так как все факторы в этом году увеличились, следовательно, поставим значение больше предыдущего года, но меньше следующего.
1963 г производство зерна: поставим значение 1490, так как все факторы в этом году увеличились, следовательно, поставим значение больше предыдущего года, но меньше следующего.
1967 г производство зерна: поставим значение 1700, так как все факторы в этом году увеличились, следовательно, поставим значение больше предыдущего года, но меньше следующего.
1971 г производство зерна: поставим значение 1730, так как все факторы в этом году увеличились, следовательно, поставим значение больше предыдущего года, но меньше следующего.
1957 г урожайность: поставим значение 10,5, так как все факторы в этом году увеличились, следовательно, поставим значение больше предыдущего года, но меньше следующего.
1965 г урожайность: поставим значение 12,6, так как фактор производства зерна в этом году увеличился, следовательно, поставим значение больше предыдущего года.
1959 г посевные площади: поставим значение 12,0, так как данный фактор имеет тенденцию к постоянному снижению, как в предыдущие периоды, так и в последующие, следовательно, поставим значение меньше предыдущего года, но больше следующего.
1961 г посевные площади: поставим значение 13,8, так как данный фактор имеет тенденцию к постоянному снижению, как в предыдущие периоды, так и в последующие, следовательно, поставим значение меньше предыдущего года, но больше следующего.
Отбор факторов в эконометрическую модель
Мультиколлинеарность высокая корреляционная связь .
В модель множественной регрессии отбираются только те факторы, укоторых нет сильной корреляционной связи с остальными. Для выявлениямультиколлинеариости необходимо построить корреляционную матрицу.
Парный коэффициент корреляции между двумя факторами определяется поформуле:
Находим коэффициенты корреляции:
r(y;y) 1 ~1
r(y;x1) 0,866996 ~0,87
r(y;x2) 0,811954 ~0,81
r(y;x3) 0,858854 ~0,86
r(y;x4) 0,734078 ~0,73
r(y;x5) 0,942495 ~0,94
r(x1;x1) 1 ~1
r(x1;x2) 0,715914 ~0,72
r(x1;x3) 0,888288 ~0,89
r(x1;x4) 0,579408 ~0,58
r(x1;x5) 0,909205 ~0,91
r(x2;x2) 1 ~1
r(x2;x3) 0,730417 ~0,73
r(x2;x4) 0,806381 ~0,81
r(x2;x5) 0,8068 ~0,81
r(x3;x3) 1 ~1
r(x3;x4) 0,51854 ~0,52
r(x3;x5) 0,929351 ~0,93
r(x4;x4) 1 ~1
r(x4;x5) 0,722202 ~0,72
r(x5;x5) 1 ~1
Заполняем корреляционную матрицу:
Y X1 X2 X3 X4 X5
Y 1
X1 0,866996 1
X2 0,811954 0,715914 1
X3 0,858854 0,888288 0,730417 1
X4 0,734078 0,579408 0,806381 0,51854 1
X5 0,942495 0,909205 0,8068 0,929351 0,722202 1
По корреляционной матрице видно, что сильная парная корреляционная связь наблюдается почти у всех факторов между собой.
Количество рядов в таблице: Т = 22
22/5 = 4
Итог: так как Т=22, то в модель максимально можно включить 4 фактора. Из корреляционной матрицы можно увидеть, что коэффициент парной корреляции между факторами х3 и х4 минимален, значит необходимо включить их в модель.
Максимально возможное число факторов модели равно 4, однако, добавление любого из оставшихся факторов невозможно, в связи с их сильной взаимозависимостью.
Проверка значимости парных коэффициентов
Проверим значимость парного коэффициента корреляции между Y и Х3, Y и Х4.
Значимость парного коэффициента корреляции оценивается с помощью t- критерия по следующей формуле (t-критерий Стьюдента) :
Сравним полученные расчетные значения t- критерия с критическим при заданном уровне значимости равном 0,1:
tyx3>tкритическое tyx3>tкритическое
Итог: статистическая значимость корреляционной связи между фактором х3 и результативным показателем у подтверждается статистическая значимость корреляционной связи между фактором х4 и результативным показателем у так же подтверждается.
Таким образом, корреляционная связь является значимой между результативным показателем у и факторами х3 и х4.
Определение степени силы связи между факторами.
Сила связи измеряется с помощью коэффициента корреляции...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
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
Задача
1 Заполнить пропуски в таблице данных
2 Отобрать факторы в регрессионную модель и выбрать форму модели.docx
2017-06-06 20:50
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Все выполнено в срок. Преподаватель запросил дополнительное разъяснения - автор все выполнил (без доплаты). Всем рекомендую. Огромное спасибо!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
