Создан заказ №2165003
5 июня 2017
По имеющимся данным (табл 5 2) получить уравнение множественной линейной регрессии и проанализировать качество полученной модели
Как заказчик описал требования к работе:
Представлены задания по дисциплине Эконометрика.
Прикреплены три файла (для уменьшения размера они заархивированы):
1.Задание (описание задания)
2. Практикум (что-то вроде методички, где также представлены сами задания для выполнения)
3. Тесты (как одно из заданий)
В файле "Задание" всё подробно
описано. По сути, это три задания, два из которых выполняется в Экселе, один - это тест.
Прошу обратить внимание, что мой вариант - Второй (Я - № 2 по списку в группе). Для удобства, я выделила желтым варианты заданий, которые требуется выполнить.
При выполнении теста, желательно указать в двух словах под вариантами ответов, почему выбран тот или иной. Там, где обоснованием является методичка, правило, или теория, так и написать.
подробнее
Фрагмент выполненной работы:
По имеющимся данным (табл. 5.2) получить уравнение множественной линейной регрессии и проанализировать качество полученной модели. При выполнении данного задания целесообразно использовать какой-либо статистический пакет по обработке данных
Вар2 X1 3 3,5 4,6 3,2 4,3 3,4 3,9 3,1 3,5 4,7 4,1 3,3
X2 0,1 0,3 0,8 0,2 0,1 0,3 0,5 0,3 0,1 0,9 0,6 0,7
X3 1,5 1,3 1,8 1,3 1,7 1,5 1,1 1,4 1,9 1,4 1,7 1,7
Y 1,5 4,3 10,1 3,1 5,4 4,2 7,1 3,2 2,2 11,9 8,3 5,2
Решение:
В качестве программного средства реализации анализа воспользуемся пакетом прикладных программ Microsoft Excel, функцией «Анализ данных», инструмент «Регрессия». (работа была выполнена специалистами Автор 24) Применение инструмента «Регрессия»
(Анализ данных EXCEL)
Для проведения регрессионного анализа необходимо выполнить следующие действия:
Выбрать команду «Сервис»→ «Анализ данных».
В диалоговом окне «Анализ данных» выбрать инструмент «Регрессия», а затем щёлкнуть по кнопке ОК.
В диалоговом окне «Регрессия» в поле «Входной интервал » ввести адрес одного диапазона ячеек, который представляет зависимую переменную. В поле «Входной интервал Х» ввести адреса одного или нескольких диапазонов, которые содержат значения независимых переменных.
Если введены и заголовки столбцов, то следует установить флажок «Метки в первой строке».
Выбрать параметры вывода. В данном случае «Новая рабочая книга».
ОК.
Результаты представлены в таблице 1.
Таблица 1
Таким образом, эмпирическое уравнение регрессии имеет вид: .
Экономический смысл коэффициентов , , в том, что это показатели силы связи, характеризующие изменение при изменении какого-либо факторного признака на единицу своего измерения при фиксированном влиянии другого фактора. Так, при изменении на один процентный пункт, измениться в направлении увеличения на 3,36 ед.; при изменении на один процентный пункт изменится в направлении увеличения на 5,68 ед.; при изменении на один процентный пункт изменится в направлении снижения на 1,597 ед.
Значение коэффициентов детерминации и множественной корреляции можно найти по таблице Регрессионная статистика.
Коэффициент детерминации:
Он показывает долю вариации результативного признака под воздействием изучаемых факторов. В нашем случае коэффициент детерминации равен 0,992. Следовательно, около 99,2% вариации зависимой переменной учтено в модели и обусловлено влиянием включенных факторов.
Коэффициент множественной корреляции R:
= 0, 996.
Он показывает тесноту зависимости переменной с тремя включенными в модель объясняющими факторами. Связь между факторами высокая.
Проверка значимости уравнения регрессии на основе вычисления F-критерия Фишера.
Значение F-критерия Фишера можно найти в таблице № 1 протокола EXCEL, а именно Fфакт= 327,66.
Для определения табличного значения F-критерия при доверительной вероятности 0,05 и при и воспользуемся функцией FРАСПОБР.
В результате получаем значение F-критерия, равное 4,07. Поскольку Fфакт > Fтабл , то уравнение регрессии следует признать адекватным, и коэффициент детерминации R2 статистически значим.
Проанализируем статистическую значимость коэффициентов регрессии. В таблице № 1 приведены вычисленные (предсказанные) по модели значения зависимой переменной и значения остаточной компоненты . Значение дисперсия регрессии находим по таблице Регрессионная статистика – Стандартная ошибка:
Тогда стандартная ошибка регрессии S = 0,339...Посмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
20 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
6 июня 2017
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
По имеющимся данным (табл 5 2) получить уравнение множественной линейной регрессии и проанализировать качество полученной модели.jpg
2019-05-01 07:43
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
ещё важно понять как надо было делать задачу, и Автор в этом смысле очень помог комментариями
Хочешь такую же работу?
300 ₽
