Создан заказ №2900506
17 апреля 2018
Имеются данные за 12 месяцев года по району города о рынке вторичного жилья У – стоимость квартиры
Как заказчик описал требования к работе:
Эконометрика
(Методичка «Метода ....»)
Задания:
Задания для всех одно просто данные для каждого свои велечины.
14 страница - 1 задание
Что сделать на странице 15 (КАЖДЫЙ СВОЮ ЗАДАЧУ ВЫБИРАЕТ ПО ПОСЛЕДНЕЙ ЦИФРЕ)
2 задание -25 страница (ПО ПОСЛЕДНЕЙ ЦИФРЕ)
Что сделать 26 страница (ПО ПОСЛЕДНЕЙ ЦИФР
Е)
Задание 3 - 31 страница
Что сделать на странице 33
Задание 4 - 40 страница. (ПО ПОСЛЕДНЕЙ ЦИФРЕ) Задание на странице 41
В конце методички дополнительные данные для решени
подробнее
Фрагмент выполненной работы:
Имеются данные за 12 месяцев года по району города о рынке вторичного жилья. У – стоимость квартиры, тыс.у.е., х – размер общей площади, м2
Исходные данные
Табл.1.
мес
х
у
1 37 13
2 60 16,4
3 60,9 17
4 52,1 15,2
5 40,1 14,2
6 30,4 10,5
7 43 20
8 32,1 12
9 35,1 15,6
10 32 12,5
11 33 13,2
12 32,5 14,6
Решение:
Для функции вида у = а + вх + ε расчеты велись следующим образом:
_ ∑ уi 178
у = -------- = --------- = 14,83
n 12
_ ∑ xi 438
x = --------- = --------- = 36,5
n 12
х2 = х2 – ( х )2 = 1520,81 – (36,5)2 = 188,56
х = = 13,73
у2 = у2 – ( у )2 = 225,6 – (14,83)2 = 5,67
у = = 2,38
__ _ _
ху - х * у 544,29 – 36,5 * 14,83
в = ----------------- = ----------------------------- = 0,016
х2 188,56
_ _
а = у – в * х = 14,83 – 0,016 * 36,5 = 14,83 – 0,58 = 14,25
Таким образом, линейное уравнение регрессии имеет вид:
^
у = 14,25 + 0,016х
Рассчитаем линейный коэффициент парной корреляции:
х 13,73
rxy = b * -------- = 0,016 * -------- = 0,092
у 2,38
т.к. (работа была выполнена специалистами author24.ru) значение коэффициента далеко от 1 , то связь между признаками х и у слабая.
Рассчитаем значение F-критерия Фишера:
^ _
∑ ( у - у ) / m r2xy
Fфакт = Fрасч = -------------------------- = ----------- ,
^
∑ ( y - y ) / (n-m-1) 1 – r2xy
где m – число параметров уравнения регрессии (число коэффициентов при объясняющей переменной х)
n – объем совокупности
(0,092)2 12 – 1 – 1 0,0084
Fфакт = -------------- * ------------- = ------------ * 10 = 0,085
1 – (0,092)2 1 1- 0,0084
по таблице приложения находим
Fтабл = Fкрит ( =0,05; V1=1; V2=10) = 10,04
т.к. Fфакт меньше Fтабл, то гипотеза о статистической незначимости параметра в в уравнении регрессии не отклоняется.
Т.к. r2xy = 0,0084, то 0,84% результата объясняется вариациями объясняющей переменной.
Рассчитаем коэффициент эластичности:
_
_ х
Э = в * ------ = 0,016 * 36,5 / 14,83 = 0,039
_
у
Следовательно, при повышении размера общей площади квартиры на 1% стоимость квартиры увеличится на 0,039%.
Средняя ошибка аппроксимации:
_ ^
А = 1/n * ∑ * 100% = 15,05%, которая вышла за допустимые пределы (8-10%),что говорит о неудачном выборе модели регрессии.
Прогнозное значение: хпр = 1,05 * 36,5 = 38,325
^
упр = 14,25 + 0,016*38,325 = 14,86
Средняя ошибка прогноза:
^
М упр = ост * ,
где ост = = = 2,592
^
М упр = 2,592 * = 2,592*= 2,699
^
▲пр = t табл * М упр ; где t табл ( =0,05;V1=1;V2=10) = 2,23
▲пр = 2,23 * 2,699 = 6,019 - предельная ошибка прогноза
Строим доверительный интервал:
^ ^
(упр – ▲пр ; упр + ▲пр)
^
14,86 – 6,019 < упр < 14,86 + 6,019
^
8,841 < упр < 20,879
С вероятностью 0,84 можно утверждать, что стоимость квартир будет больше 8,841, но меньше 20,879.
Данный прогноз является надежным, но не точным.
Воспользуемся формулой расчета индекса корреляции для линейной регрессии:
__ _ _
ху – х * у 544,29 – 14,83*36,5
ху = ----------------- = ---------------------------- = 0,091
х * у 13,71*2,38
ху отличается от rxy в третьем знаке, что объясняется округлениями.
Промежуточные расчеты приведены в таблице 1.2.
2) Выберем в качестве модели регрессии уравнения вида у = а+в+Е, предварительно линеаризировав модель. Для этого введем замену √х = z. Получим уравнение вида у = а + вz + E. Дальнейшие расчеты будут аналогичны рассмотренным ранее. Все промежуточные расчеты приведены в таблице 1.3.
Рассчитаем параметры уравнения:
_ ∑ уi 178
у = -------- = --------- = 14,83
n 12
_ ∑ xi 438
x = --------- = --------- = 36,5
n 12
_ ∑zi 71,25
z = ------ = -------- = 5,94
n 12
х2 = х2 – ( х )2 = 1520,81 – (36,5)2 = 188,56
х = = 13,73
у2 = у2 – ( у )2 = 225,6 – (14,83)2 = 5,67
у = = 2,38
_ _
z2 = z2 - ( z )2 = 36,5 – (5,94)2 = 1,22
z = = 1,104
__ _ _
zу - z * у 88,24 – 5,94 * 14,83
в* = ----------------- = ----------------------------- = 0,123
z2 1,22
а* = у – в* * х = 14,83 – 0,123 * 5,94 = 14,83 – 0,73 = 14,1
Таким образом, линейное уравнение регрессии имеет вид:
^
у* = 14,1 + 0,123z
Рассчитаем линейный коэффициент парной корреляции:
z 1,104
rzy = b * -------- = 0,123 * -------- = 0,057
у 2,38
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
18 апреля 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Имеются данные за 12 месяцев года по району города о рынке вторичного жилья У – стоимость квартиры.docx
2018-04-21 01:02
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Все задания выполнены своевременно и верно, кроме этого к каждому заданию были подробные пояснения!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
