Создан заказ №2382588
6 ноября 2017
Исходные данные x y 2 05 101 3 02 98 3 3 18 99 6 3 4 88 9 4 39 106 4 74 101 5
Как заказчик описал требования к работе:
Нужно выполнить контрольную по эконометрике. Есть 6 задач и 3 теор.вопроса, срок - к 23-ему числу. Оплату обсудим в личном диалоге.
Фрагмент выполненной работы:
Исходные данные:
x y
2,05 101
3,02 98,3
3,18 99,6
3,4 88,9
4,39 106
4,74 101
5,42 93,9
5,51 81,9
6,1 84
6,33 92
6,58 82,2
6,59 96,7
7,28 92,3
7,52 84
7,79 88,4
7,8 74,9
8,75 80,3
8,77 70
9,31 72,4
9,35 64,8
10,1 64,6
10,2 66,7
10,8 57,5
11,2 53,2
11,7 54,6
12,2 46,7
12,3 41
13,3 29,9
13,5 32,5
13,7 22
По исходным данным необходимо:
1. Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи.
2. (работа была выполнена специалистами Автор 24) Определить параметры следующих функций
а) линейной;
б) гиперболической;
в) степенной;
г) показательной (экспоненциальной);
д) параболической;
е) логарифмической.
Дать интерпретацию параметров полученных моделей взаимосвязи, если это возможно.
3. Оценить качество каждой модели посредством определения средней ошибки аппроксимации и показателя детерминации.
4. Для каждой функции определить показатели корреляции и эластичности.
5. На основании результатов полученных в пункте 3 выбрать функцию наилучшим образом, описывающую взаимосвязь между фактором х и результативным признаком у.
6. Для выбранной модели взаимосвязи оценить значимость уравнения регрессии на основе F-критерия Фишера.
7. Оценить статистическую значимость параметров выбранного уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента (на основе его линеаризованного вида). Определить доверительные интервалы для параметров уравнения регрессии при р=0.95.
8. По выбранной модели взаимосвязи сделать интервальный прогноз с доверительной вероятностью р=0.95 для значения фактора х, равного 150% от его среднего уровня (прогноз сначала сделать для линеаризованного уравнения, а потом перевести в нормальный вид). Оценить качество полученного прогноза.
Решение:
. Построим поле корреляции
По форме расположения точек можно предположить параболическую регрессию
2 а. Линейное уравнение регрессии
Система нормальных уравнений в общем виде:
Система нормальных уравнений с вычисленными коэффициентами
Решение системы:
Построенное уравнение регрессии:
Коэффициент детерминации R2=0.877
Коэффициент эластичности:
Таким образом, при росте показателя х на 1 единицу значение у уменьшается на 6,498. При росте показателя х на 1% значение показателя у уменьшается на 0,711%.
Рис. 1. График линейного уравнения регрессии
2.б. Гиперболическое уравнение регрессии
Система нормальных уравнений в общем виде:
Система нормальных уравнений с вычисленными коэффициентами
Решение системы:
Построенное уравнение регрессии:
Рис. 2. График гиперболического уравнения регрессии
Коэффициент детерминации R2=0.479
Коэффициент эластичности:
Таким образом, росте показателя х на 1% значение показателя у уменьшается на 0,308%.
2.в. Степенное уравнение регрессии
Система нормальных уравнений в общем виде:
Система нормальных уравнений с вычисленными коэффициентами
Решение системы:
Построенное уравнение регрессии:
Рис. 3. График степенного уравнения регрессии
Коэффициент детерминации R2=0.447
Коэффициент эластичности:
Таким образом, росте показателя х на 1% значение показателя у уменьшается на 0,626%.
2.г. Показательное уравнение регрессии
Система нормальных уравнений в общем виде:
Система нормальных уравнений с вычисленными коэффициентами
Решение системы:
;
Построенное уравнение регрессии:
Рис. 4. График показательного уравнения регрессии
Коэффициент детерминации R2=0.715
Коэффициент эластичности:
Таким образом, росте показателя х на 1% значение показателя у уменьшается на 0,853%.
1.д. Логарифмическое уравнение регрессии
Система нормальных уравнений в общем виде:
Система нормальных уравнений с вычисленными коэффициентами
Решение системы:
Построенное уравнение регрессии:
Рис. 5. График логарифмического уравнения регрессии
Коэффициент детерминации R2=0.712
Коэффициент эластичности:
Таким образом, росте показателя х на 1% значение показателя у уменьшается на 0,168%.
2.е. Параболическое уравнение регрессии
Система нормальных уравнений в общем виде:
Система нормальных уравнений с вычисленными коэффициентами
Решение системы:
Построенное уравнение регрессии:
Коэффициент детерминации R2=0.712
Коэффициент эластичности:
Рис. 6. График параболического уравнения регрессии
3-4. Оценка качества построенных уравнений регрессии
Средняя ошибка аппроксимации:
Показатель детерминации:
Название Уравнение A, % R2
Линейная 10,81 0,877
Гипербола 25,08 0,479
Степенная 21,13 0,447
Показательная 14,80 0.715
Логарифмическая 17,86 0.712
Параболическая 6,109 0.948
5...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
7 ноября 2017
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Исходные данные
x y
2 05 101
3 02 98 3
3 18 99 6
3 4 88 9
4 39 106
4 74 101
5.docx
2017-11-10 20:09
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Замечательный автор. Обращаюсь не первый раз. Как всегда работа выполнена на ОТЛИЧНО! Всем рекомендую!!!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
