Создан заказ №2406547
9 ноября 2017
Дана выборка объема n=20 зависимости выручки (Y) от четырех факторов времени накладных расходов
Как заказчик описал требования к работе:
Срочно нужно написать решение задач по эконометрике ко вторнику. Список требований в файле.
Фрагмент выполненной работы:
Дана выборка объема n=20 зависимости выручки (Y) от четырех факторов: времени, накладных расходов, средней цену у конкурентов и цены (таблица в Excel).
1. Построить уравнение множественной линейной регрессии.
2. Осуществить реорганизацию полученного уравнения методом последовательного исключения переменных. Для каждого шага указать значения коэффициента детерминации R2 и скорректированного коэффициента детерминации .
3. (работа была выполнена специалистами Автор 24) Для полученного уравнения со значимыми коэффициентами провести проверку отсутствия мультиколлинеарности с помощью теста Фаррара-Глоубера.
4. В конце процедуры, при необходимости, использовать тест «Длинная-короткая регрессия».
5. Привести вид конечного уравнения линейной регрессии. Указать его характеристики (значимость коэффициентов и уравнения в целом, коэффициент детерминации, стандартная ошибка регрессии). Осуществить расчет относительной ошибки аппроксимации Е.
Уровень значимости взять α=0,05.
№ п/п Выручка Время Средняя цена у конкурентов Накладные расходы Цена
Y Х1
Х2
Х3 Х4
1 134 1 18 4,8 17,9
2 137 2 18,1 4 18,5
3 19 3 18,2 3,8 18,9
4 142 4 18,3 3,9 18,4
5 145 5 18,2 4,3 18,3
6 148 6 18 4,3 18,5
7 156 7 18,9 4,5 18,8
8 157 8 17,9 4,6 18,5
9 152 9 18,2 4,7 18,8
10 148 10 18,3 4,9 18,9
11 151 11 19,1 4,7 18,9
12 153 12 18,4 4,9 18,7
13 160 13 17,9 5 18,3
14 161 14 18,5 5,1 18,5
15 162 15 18,9 5,3 18,8
16 159 16 19 5,5 19,1
17 163 17 18,7 5,7 18,7
18 172 18 18,9 5,2 19
19 174 19 18,6 5,9 19
20 179 20 19 6,1 19,2
Решение:
1. Для построения регрессии используем надстройку Анализ данных – регрессия:
Вводим исходные данные с учетом всех факторов:
Результаты:
Уравнение множественной линейной регрессии:
.
2. Осуществим реорганизацию полученного уравнения методом последовательного исключения переменных.
Шаг 1. Уравнения по 4 факторам:
Коэффициент детерминации R2=0,534
Скорректированный коэффициент детерминации =0,410.
Из столбца Р-Значения для факторов видно, что наиболее не значим в данном уравнении множественной регрессии фактор Х3.
Шаг 2. Исключаем переменную Х3 (Накладные расходы) из уравнения регрессии и снова оцениваем параметры линейной множественной регрессии:
Результат:
Для каждого шага указать значения коэффициента детерминации R2 и скорректированного коэффициента детерминации .
Уравнение множественной линейной регрессии на шаге 2:
.
Коэффициент детерминации R2=0,528.
Скорректированный коэффициент детерминации =0,440.
Значение коэффициента детерминации снизилось, поскольку уменьшилось число факторов, но при этом увеличилось значение скорректированного коэффициента детерминации, следовательно, был исключен не значимый фактор и качество уравнения после его исключения увеличилось.
Из столбца Р-Значения для факторов видно, что наиболее не значим в данном уравнении множественной регрессии фактор Х2. Из столбца Р-Значения для факторов видно, что наиболее не значим в данном уравнении множественной регрессии фактор Х2.
Шаг 3. Исключаем переменную Х2 (Средняя цена у конкуретнов) из уравнения регрессии и снова оцениваем параметры линейной множественной регрессии:
Результат:
Для каждого шага указать значения коэффициента детерминации R2 и скорректированного коэффициента детерминации .
Уравнение множественной линейной регрессии на шаге 3:
.
Коэффициент детерминации R2=0,502.
Скорректированный коэффициент детерминации =0,443.
Значение коэффициента детерминации снизилось, поскольку уменьшилось число факторов, но при этом увеличилось значение скорректированного коэффициента детерминации, следовательно, был исключен не значимый фактор и качество уравнения после его исключения увеличилось.
Из столбца Р-Значения для факторов видно, что все оставшиеся коэффициенты регрессии перед факторами Х1 и Х4 статистически значимы при уровне значимости 0,05.
3. Для полученного уравнения со значимыми коэффициентами проведем проверку отсутствия мультиколлинеарности с помощью теста Фаррара-Глоубера.
Строим матрицу коэффициентов парной корреляции с помощью надстройки Анализ данных – корреляция:
Определитель матрицы R= 0,579 не стремится к нулю, что позволяет сделать предположение об отсутствии мультиколлинеарности факторов...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
10 ноября 2017
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Дана выборка объема n=20 зависимости выручки (Y) от четырех факторов времени накладных расходов.jpg
2018-06-12 18:08
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Огромная благодарность автору. Быстро, качественно и обстоятельно. Рекомендую
Хочешь такую же работу?
300 ₽
