Создан заказ №2805761
22 марта 2018
Установите соответствие 1 y = a + bx А парная нелинейная регрессия 2 y = a+b1x+b2x2 Б
Как заказчик описал требования к работе:
Задание: решить контрольную по эконометрике, срок 2 дня, очень нужно! Расписывайте, пожалуйста, подробное решение для каждой задачи.
Фрагмент выполненной работы:
Установите соответствие
1. y = a + bx А. парная нелинейная регрессия
2. y = a+b1x+b2x2 Б. парная линейная регрессия
3. y = abx В. множественная регрессия
2. Установите соответствие
1.Положительная корреляция А. корреляция, при которой увеличение одной переменной связано с уменьшением другой переменной
2.Отрицательная корреляция Б. корреляция, при которой увеличение одной переменной связано с увеличением другой переменной. (работа была выполнена специалистами author24.ru)
3. Установите соответствие
1. значение коэффициента корреляции близко к 1 А. это означает наличие слабой связи между переменными
2. значение коэффициента корреляции близко к 0 Б. это означает наличие сильной связи между переменными.
4. Установите соответствие
1. коэффициент корреляции А. показывает, какая доля дисперсии результативного признака объясняется влиянием независимых переменных.
2. коэффициент детерминации Б. показывает тесноту статистической взаимосвязи двух или нескольких случайных величин
5. Установите соответствие между наименованиями элементов уравнения 𝒚 = 𝒂 + 𝒃𝒙 + 𝜺 и их буквенными обозначениями:
У А. случайные отклонения
Х Б. параметры регрессии
a, b В. объясняющая переменная
ɛ Г. объясняемая переменная
Часть В. Решите задачу
По имеющимся данным сформулировать априорные предположения о возможной связи между факторами, определив зависимую и независимую переменные.
Рассчитать оценки парной линейной регрессионной модели по методу наименьших квадратов (МНК).
Дать интерпретацию коэффициентам регрессии.
Рассчитать парный линейный коэффициент корреляции и дать интерпретацию.
Оценить статистическую значимость коэффициентов регрессии и корреляции, приняв уровень значимости 95%.
Рассчитать теоретический коэффициент эластичности и дать ему интерпретацию.
3. Требуется определить, как изменяется количество продаваемого товара в розницу в зависимости от цены:
N п/п 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Количество, шт./день 50 46 38 52 43 47 36 57 51 31 42 29
Цена за единицу, руб. 30 32 34 29 31 30 33 25 30 35 32 37
Решение:
По имеющимся данным сформулируем априорные предположения о возможной связи между факторами, определив зависимую и независимую переменные.
Из предположения, что количество проданного товара, зависит от цены на товар, то независимая переменная Х - это «Цена за единицу, руб.», зависимая У - это «Цена за единицу, руб.».
Рассчитаем оценки парной регрессионной модели по методу наименьших квадратов (МНК).
Для расчета параметров a и b линейной регрессии систему нормальных уравнений относительно а и b:
Для определения следующих данных: , , , , , составим вспомогательную таблицу.
№ x y х² y² x·y
1 30 50 900 2500 1500
2 32 46 1024 2116 1472
3 34 38 1156 1444 1292
4 29 52 841 2704 1508
5 31 43 961 1849 1333
6 30 47 900 2209 1410
7 33 36 1089 1296 1188
8 25 57 625 3249 1425
9 30 51 900 2601 1530
10 35 31 1225 961 1085
11 32 42 1024 1764 1344
12 37 29 1369 841 1073
сумма 378 522 12014 23534 16160
среднее 30 50 900 2500 1500
Для наших данных система уравнений имеет вид
Домножим уравнение (1) системы на (-31,5), получим систему, которую решим методом алгебраического сложения.
Получаем:
107*b = -283
Откуда b = -2.6449
Теперь найдем коэффициент «a» из уравнения (1):
12a + 378*b = 522
12a + 378*(-2.6449) = 522
12a = 1521.757
a = 126.8131
Получаем эмпирические коэффициенты регрессии: b = -2.6449, a = 126.8131
Уравнение регрессии:
Дадим интерпретацию коэффициентам регрессии.
Экономический смысл уравнения: с увеличением цены за единицу x на 1 руб. – количество продаваемого товара y уменьшается в среднем на 2,645 шт./день. Коэффициент а = 126,813 характеризует объем продаваемого товара без учета влияния цены.
Рассчитаем парный линейный коэффициент корреляции и дадим интерпретацию.
Связи между признаками могут быть слабыми и сильными (тесными).
Их критерии оцениваются по шкале Чеддока:
0.1 < rxy < 0.3: слабая;
0.3 < rxy < 0.5: умеренная;
0.5 < rxy < 0.7: заметная;
0.7 < rxy < 0.9: высокая;
0.9 < rxy < 1: весьма высокая;
Т.к...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
23 марта 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Установите соответствие
1 y = a + bx А парная нелинейная регрессия
2 y = a+b1x+b2x2 Б.docx
2018-12-27 04:46
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4
Положительно
Работа выполнена по всем заявкам и сдана досрочно. Общение с автором прошло на одной волне. Большое спасибо)
Хочешь такую же работу?
300 ₽
