Создан заказ №2643365
20 января 2018
В предложенных задачах приведены результаты наблюдения за факторами x и результатами у
Как заказчик описал требования к работе:
Задание: сделать решение задач по эконометрике за 2 дня, красиво оформить. Сколько стоит решение задач пишите точно.
Фрагмент выполненной работы:
В предложенных задачах приведены результаты наблюдения за факторами x и результатами у. Требуется исследовать регрессионные зависимости у = f(x) в соответствии со следующей схемой:
Нарисуйте поле корреляции и рассчитайте параметры линейной регрессии.
Оцените тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.
Оцените статистическую надежность результатов регрессионного моделирования с
помощью F-критерия Фишера и коэффициентов регрессии с помощью t-критерия
Стьюдента. (работа была выполнена специалистами author24.ru)
Проверьте наличие автокорреляции остатков графическим методом и с помощью
критерия Дарбина-Уотсона при уровне значимости 0,05;
Проверьте наличие гетероскедастичности графическим методом и с помощью теста
ранговой корреляции при уровне значимости 0,05;
Сделайте вывод о возможности прогнозирования с помощью полученной линейной
модели. Рассчитайте прогнозное значение результата, если прогнозное значение фактора увеличится на 20% от среднего уровня. Определите доверительный интервал прогноза для уровней значимости =0,1; =0,05 и =0,01.
Оцените есть ли основания применить для рассматриваемой зависимости нелинейную модель (экспоненциальную, степенную, логарифмическую, гиперболическую). Рассчитайте её характеристики.
Оформите результаты по каждому пункту в пояснительной записке. Сформулируйте выводы по проведенному регрессионному анализу.
Вариант 5.
Для установления зависимости уровня ежедневных издержек от объёма выпускаемой продукции, бухгалтер фирмы собрал данные за 15 дней, приведённые в таблице. Постройте и исследуйте регрессионную модель.
x - Выпуск, тыс. шт. в день y- Издержки, тыс. у.е. в день
12 3,2
19 4,1
18 3,8
12 2,9
17 3,8
15 3,6
15 3,5
17 3,9
13 3,3
16 3,7
11 2,8
18 4
19 4,2
14 3,6
17 3,7
Решение:
Построим поле корреляции и рассчитаем параметры линейной регрессии.
Корреляционное поле:
Рассчитаем параметры уравнений линейной парной регрессии.
Для расчета параметров a и b линейной регрессии систему нормальных уравнений относительно а и b:
Для определения следующих данных: , , , , , составим вспомогательную таблицу.
x y x2 y2 x • y
12 3,2 144 10,24 38,4
19 4,1 361 16,81 77,9
18 3,8 324 14,44 68,4
12 2,9 144 8,41 34,8
17 3,8 289 14,44 64,6
15 3,6 225 12,96 54
15 3,5 225 12,25 52,5
17 3,9 289 15,21 66,3
13 3,3 169 10,89 42,9
16 3,7 256 13,69 59,2
11 2,8 121 7,84 30,8
18 4 324 16 72
19 4,2 361 17,64 79,8
14 3,6 196 12,96 50,4
17 3,7 289 13,69 62,9
Сумма 233 54,10 3717,00 197,47 854,90
Для наших данных система уравнений имеет вид
Домножим уравнение (1) системы на (-15,533), получим систему, которую решим методом алгебраического сложения.
Получаем коэффициенты регрессии:
b = 0.1488, a = 1.2947
Уравнение регрессии:
y = 0.1488 x + 1.2947
Для оценки качества параметров регрессии построим расчетную таблицу
x y y(x) (yi-ycp)2 (y-y(x))2 (xi-xcp)2
12 3,2 3,081 0,165 0,014 12,484
19 4,1 4,123 0,243 0,001 12,018
18 3,8 3,974 0,037 0,030 6,084
12 2,9 3,081 0,499 0,033 12,484
17 3,8 3,825 0,037 0,001 2,151
15 3,6 3,527 0,000 0,005 0,284
15 3,5 3,527 0,011 0,001 0,284
17 3,9 3,825 0,086 0,006 2,151
13 3,3 3,230 0,094 0,005 6,418
16 3,7 3,676 0,009 0,001 0,218
11 2,8 2,932 0,651 0,017 20,551
18 4 3,974 0,155 0,001 6,084
19 4,2 4,123 0,352 0,006 12,018
14 3,6 3,378 0,000 0,049 2,351
17 3,7 3,825 0,009 0,016 2,151
Сумма 233 54,10 2,35 0,18 97,73 3856.438
Оценим тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.
Тесноту линейной связи оценит коэффициент корреляции
Коэффициент детерминации:
R2= 0.962 = 0.9216
Итак, в 92.16% случаев изменения выпуска х приводят к изменению издержек y. Другими словами - точность подбора уравнения регрессии - высокая. Остальные 7,84% изменения Y объясняются факторами, не учтенными в модели (а также ошибками спецификации).
Оценим статистическую надежность результатов регрессионного моделирования с
помощью F-критерия Фишера и коэффициентов регрессии с помощью t-критерия
Стьюдента.
Оценку статистической значимости уравнения регрессии в целом проведем с помощью F-критерия Фишера. Фактическое значение F - критерия по формуле составит:
Табличное значение критерия со степенями свободы k1=1 и k2=13, Fтабл = 4.67
Поскольку фактическое значение F > Fтабл, то коэффициент детерминации статистически значим (найденная оценка уравнения регрессии статистически надежна).
Оценку статистической значимости параметров регрессии проведем с помощью t -статистики Стьюдента.
Оценка значимости коэффициентов регрессии с помощью t-критерия Стьюдента проводится путем сопоставления их значений с величиной случайной ошибки
;
Табличное значение t -критерия для числа степеней свободы df = n − 2 = 16-2 = 14 и уровня значимости α = 0,05 составит
tкрит (n-m-1;α/2) = (13;0.025) = 2.16
Определим стандартные ошибки...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
21 января 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
В предложенных задачах приведены результаты наблюдения за факторами x и результатами у.jpg
2018-01-24 22:05
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Заказываю у автора уже 3 работу,все выполнено в срок,автор очень отзывчивая,всегда на связи и готова помочь,когда преподаватель попросил произвести еще некоторые расчеты,автор не отказала и все выполнила,рекомендую,хорошая))
Хочешь такую же работу?
300 ₽
