Создан заказ №2325112
12 октября 2017
Множественный корреляционно-регрессионный анализ Вариант 10 По данным представленным в таблице
Как заказчик описал требования к работе:
Срочно нужно написать решение задач по эконометрике ко вторнику. Список требований в файле.
Фрагмент выполненной работы:
Множественный корреляционно-регрессионный анализ.
Вариант 10:
По данным, представленным в таблице, изучается зависимость индекса человеческого развития y от переменных:
х2 – фактическое конечное потребление домашних хозяйств по паритету покупательной способности на душу населения (Россия = 100);
х3 –индекс потребительских цен в %;
х6 – расходы на здравоохранение, % к ВВП.
Страны y x2 x3 x6
Австралия 0,97 189 128 8.5
Австрия 0,955 190 119 11
Белоруссия 0,826 81 578 5.8
Бельгия 0,953 182 120 11.8
Великобритания 0,947 217 119 9.3
Германия 0,947 193 116 8.1
Дания 0,955 194 120 7
Индия 0,612 20 199 4.1
Испания 0,955 167 120 9.7
Италия 0,951 174 122 9.7
Канада 0,966 199 120 10.9
Казахстан 0,804 61 212 4.3
Китай 0,772 86 120 5.1
Латвия 0,866 102 176 8.1
Нидерланды 0,964 201 121 10.8
Норвегия 0,971 223 124 9.7
Польша 0,88 104 128 7.1
Россия 0,817 100 304 5.1
США 0,956 276 125 16.2
Украина 0,796 103 262 7
Финляндия 0,959 186 115 11.7
Франция 0,961 190 117 11
Чехия 0,903 122 122 7.6
Швейцария 0,96 207 108 11.3
Швеция 0,963 194 115 9.9
Требуется:
1. (работа была выполнена специалистами author24.ru) Осуществить выбор факторных признаков для построения двухфакторной регрессионной модели.
2. Рассчитать параметры модели.
3. Для оценки качества всего уравнения регрессии определить:
- линейный коэффициент множественной корреляции;
- коэффициент детерминации.
4. Осуществить оценку значимости уравнения регрессии.
5. Оценить с помощью t-критерия Стьюдента статистическую значимость коэффициентов уравнения множественной регрессии.
6. Оценить влияние факторов на зависимую переменную по модели. Для этого рассчитайте:
- β-коэффициенты;
- коэффициенты эластичности.
7.Проверьте предпосылки МНК.
Решение:
. Построение системы показателей (факторов). Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции. Выбор факторных признаков для построения двухфакторной регрессионной модели.
Статистические данные по всем переменным приведены в табл. 2.1. Из условия следует, что n=25, m= 3.
Для построения корреляционного анализа воспользуемся пакетом прикладных программ Microsoft Excel, функцией «Анализ данных».
Выполняем следующие действия:
Данные для корреляционного анализа должны располагаться в смежных диапазонах ячеек.
Выбрать команду «Сервис» → «Анализ данных».
В диалоговом окне «Анализ данных» выбрать инструмент «Корреляция», а затем щелкнуть кнопку «ОК».
В диалоговом окне «Корреляция» в поле «Входной интервал» необходимо ввести диапазон ячеек, содержащих исходные данные. Если введены и заголовки столбцов, то установить флажок «Метки в первой строке».
Выбрать параметры вывода. В данном случае «Новый рабочий лист».
«ОК»
Таблица 2.2
Результаты корреляционного анализа
y x2 x3 x6
y 1
x2 0.892779 1
x3 -0.48126 -0.5293 1
x6 0.757936 0.867289 -0.47114 1
Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции показывает, что зависимая переменная, т.е. индекс человеческого развития, имеет тесную связь с расходами на здравохранение (ryx6 = 0,758), тесную связь с фактическим конечным потреблением домашних хозяйств (ryx2 =0,893) и умеренную обратную с индекс потребительских цен в % (ryx3= - 0,481). Между факторами Х2 и Х6 наблюдается сильная связь (rх2x6 = 0,867), что говорит о наличии дублирующих факторов , то есть мультиколлинеарности.
Из таблицы Регрессионной статистики по 3-м факторам видно, что коэффициенты при Х3 и Х6 статистически незначимы.
ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный R 0.8935
R-квадрат 0.7983
Нормированный R-квадрат 0.7694
Стандартная ошибка 0.0425
Наблюдения 25
Дисперсионный анализ
df
SS MS F Значимость F
Регрессия 3 0.1501 0.0500 27.6980 1.71E-07
Остаток 21 0.0379 0.0018
Итого 24 0.1880
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95.0% Верхние 95.0%
Y-пересечение 0.7079 0.0420 16.8410 0.0000 0.6205 0.7953 0.6205 0.7953
x2 0.0014 0.0003 4.6079 0.0002 0.0008 0.0020 0.0008 0.0020
x3 0.0000 0.0001 -0.1144 0.9100 -0.0002 0.0002 -0.0002 0.0002
x6 -0.0021 0.0062 -0.3385 0.7384 -0.0149 0.0108 -0.0149 0.0108
Так как в модели необходимо оставить два фактора, то оставим те, которые оказывают наибольшее влияние на результат. Таким образом в модели остаются факторы х3 и х2 –учитывая мультиколлинеарность Х2 и Х6..
2.Рассчитаем параметры линейной модели регрессии
Для того чтобы составить уравнение регрессии зависимости индекса человеческого развития от х2 – фактическое конечное потребление домашних хозяйств по паритету покупательной способности на душу населения и х5 - суточная калорийность питания населения, ккал на душу населения, воспользуемся функцией программы Microsoft Excel, а именно инструмента «Регрессия».
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 У» 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
Результат произведенных действий см...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
13 октября 2017
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Множественный корреляционно-регрессионный анализ
Вариант 10
По данным представленным в таблице.jpg
2020-04-11 02:24
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4
Положительно
Автором все выполнено в срок, связь поддерживается постоянно. Работа сделана качественно!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
