Создан заказ №2924023
24 апреля 2018
Имеются данные по 16 районам региона о потребительских расходах на душу населения ( у
Как заказчик описал требования к работе:
эконометрика предмет. Выполнить задачи 6 варианта всего 4 шт,6,16,26,36.все подробно описать.
Фрагмент выполненной работы:
Имеются данные по 16 районам региона о потребительских расходах на душу населения ( у, руб), средней заработной плате и социальных выплатах (х, руб)
Исходные данные
Табл.1.1.
р-н у х
A 416 1288
B 501 1435
C 403 1210
D 208 1190
E 462 1640
F 386 1420
G 399 1250
H 342 870
I 354 740
J 558 910
K 302 1020
L 360 1050
M 310 1205
N 415 990
O 452 1042
P 450 1037
Решение:
1) Проведем расчеты для функции у = а + вх + ε
Составим таблицу расчетов 1.2.
y= ∑yin = 631816 = 394,9
x= ∑xin = 1829716 = 1143,6
х2 = x2 - (x)2= 1358476,7 – (1143,6)2 = 50655,7
y2 = y2 - (у)2= 162559,3 – (394,9)2 = 6613,3
х = = 225,07
у = = 81,3
b = xy- x*y σx2 = 454362,3-394,9*1143,650655,7 = 0,05
a = y- b*x = 394,9 – 0,05*1143,6 = 337,7
Линейное уравнение регрессии имеет вид:
y= 337,7 + 0,05x
Рассчитаем линейный коэффициент парной корреляции:
rxy=b*σxσy = 0,05 * 225,0781,3 = 0,14
т.к. (работа была выполнена специалистами Автор 24) значение коэффициента равно 0,14 , то связь между признаками х и у слабая.
Рассчитаем значение F-критерия Фишера:
Fфакт = Fрасч = rxy21- rxy2*(n-m-1)m
где m – число параметров уравнения регрессии (число коэффициентов при объясняющей переменной х)
n – объем совокупности
Таблица 1.2.
р-н у х
ух у2
х2
_ _ _ _ ^ ^ ^ А,%
у - у (у - у)2 х - х
(х - х)2 у у - у (у - у)2
A 416 1288 535808 173056 1658944 21,1 446,26563 144,44 20862,1914 402,1 13,9 193,21 3,34
B 501 1435 718935 251001 2059225 106 11262,516 291,44 84935,8164 409,5 91,55 8381,4025 18,27
C 403 1210 487630 162409 1464100 8,13 66,015625 66,438 4413,94141 398,2 4,8 23,04 1,19
D 208 1190 247520 43264 1416100 -187 34922,266 46,438 2156,44141 397,2 -189,2 35796,64 90,96
E 462 1640 757680 213444 2689600 67,1 4505,7656 496,44 246450,191 419,7 42,3 1789,29 9,16
F 386 1420 548120 148996 2016400 -8,88 78,765625 276,44 76417,6914 408,7 -22,7 515,29 5,88
G 399 1250 498750 159201 1562500 4,13 17,015625 106,44 11328,9414 400,2 -1,2 1,44 0,3
H 342 870 297540 116964 756900 -52,9 2795,7656 -273,6 74836,4414 381,2 -39,2 1536,64 11,46
I 354 740 261960 125316 547600 -40,9 1670,7656 -403,6 162862,691 374,7 -20,7 428,49 5,85
J 558 910 507780 311364 828100 163 26609,766 -233,6 54551,4414 383,2 174,8 30555,04 31,33
K 302 1020 308040 91204 1040400 -92,9 8625,7656 -123,6 15267,6914 388,7 -86,7 7516,89 28,71
L 360 1050 378000 129600 1102500 -34,9 1216,2656 -93,56 8753,94141 390,2 -30,2 912,04 8,39
M 310 1205 373550 96100 1452025 -84,9 7203,7656 61,438 3774,56641 398 -87,95 7735,2025 28,31
N 415 990 410850 172225 980100 20,1 405,01563 -153,6 23581,4414 387,2 27,8 772,84 6,70
O 452 1042 470984 204304 1085764 57,1 3263,2656 -101,6 10314,9414 389,8 62,2 3868,84 13,76
P 450 1037 466650 202500 1075369 55,1 3038,7656 -106,6 11355,5664 389,6 60,45 3654,2025 13,43
сумма 6318 18297 7269797 2600948 21735627 106127,8 811863,94 103680,5 277,045
средн
394,9 1143,6 454362,3 162559,3 1358476,7 50741,50 17,32
Fфакт = (0.14)21- (0.14)2*16-1-11 = 0,28
по таблице приложения находим
Fтабл = Fкрит ( =0,01; V1=1; V2=14) = 8,86
т.к. Fфакт < Fтабл, то гипотеза о статистической незначимости параметра в в уравнении регрессии не отклоняется.
Т.к. r2xy = 0,0196, то 1,96% результата объясняется вариациями объясняющей переменной.
Рассчитаем коэффициент эластичности:
Э=b*ху= 0,05*1143,6394,9 = 0,14
Следовательно, при повышении размера зарплаты на 1% стоимость потребительских расходов увеличится на 0,14%.
Рассчитаем среднюю ошибку аппроксимации:
A=1n*∑y-yy*100% = 17,32%, которая немного вышла за допустимые пределы (8-10%),что все-таки говорит о неудачном выборе модели регрессии.
Прогнозное значение: хпр = 1,05 * 394,9 = 414,65
yпр = 337,7+0,05*414,65 = 358,43
Средняя ошибка прогноза:
Myпр = ост * ,
где ост = = = 87,06
Myпр = 87,06 * = 89,63
∆пр = t табл * Myпр
t табл ( =0,01;V1=1;V2=14) = 2,14
∆пр = 2,14 * 89,63 = 191,81 - предельная ошибка прогноза
Строим доверительный интервал:
(yпр – ∆пр ; yпр + ∆пр)
358,43-191,81 < yпр < 358,43+191,81
166,62 < yпр < 550,24
С вероятностью 1,96% можно утверждать, что потребительские расходы будут больше 166,62, но меньше 550,24.
Воспользуемся формулой расчета индекса корреляции для линейной регрессии:
ху = xy- x*yσx*σy = 454362,3-394,9*1143,6225,07*81,3 = 0,15
ху немного отличается от rxy из-за ошибок вычислений и округлений.
2) Выберем в качестве модели регрессии уравнения вида у = а+в+ε, предварительно линеаризировав модель. Для этого введем замену √х = z. Получим уравнение вида у = а + вz + ε...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
25 апреля 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Имеются данные по 16 районам региона о потребительских расходах на душу населения ( у.docx
2018-04-28 11:40
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Быстро, качественно, понятно. Огромная благодарность автору за работу! Рекомендую.
Хочешь такую же работу?
300 ₽
