Создан заказ №2953435
1 мая 2018
Постройте уравнение множественной линейной регрессии 2 Охарактеризуйте силу связи между результатом и факторами с помощью
Как заказчик описал требования к работе:
Нужен аспирант или преподаватель, чтобы помочь сделать решение задач по эконометрике, сроки очень сжатые. Отзовитесь, пожалуйста!
Фрагмент выполненной работы:
Постройте уравнение множественной линейной регрессии.
2. Охарактеризуйте силу связи между результатом и факторами с помощью:
коэффициентов регрессии;
коэффициентов эластичности (для средних значений).
3. Рассчитайте коэффициенты корреляции и детерминации и сделайте выводы по ним.
4. Оцените значимость параметров уравнения регрессии и всего уравнения в целом.
5. Проверьте наличие мультиколлинеарности факторов, сделайте выводы.
6. (работа была выполнена специалистами author24.ru) Оцените наличие гетероскедастичности случайных остатков с помощью тестов Уайта, Глейзера (для k= 1; -1), Парка.
7. При выявлении гетероскедастичности устраните ее, используя обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК).
Исходные данные
Уровень запасов, млн долл. Объем продаж, млн долл. Процентные ставки по кредитам, %
у х1 х2
10 100 17
10 101 17
10 103 17
11 105 16
11 106 16
11 106 16
12 108 15
12 109 15
12 111 14
12 111 14
12 112 14
13 113 14
13 114 13
13 114 13
14 116 12
14 117 12
14 118 12
15 120 11
15 122 11
15 123 11
15 125 11
16 128 10
16 128 10
16 131 10
17 133 10
17 134 9
17 135 9
17 136 9
18 139 8
18 143 8
19 147 8
19 151 8
19 157 8
20 163 7
20 171 7
Решение:
. Постройте уравнение множественной линейной регрессии.
Для построения уравнение множественной линейной регрессии воспользуемся пакетом Анализ данных в Excel.
Получим:
В результате расчетов было получено уравнение множественной регрессии:
Y = 14,4209 + 0,0611X1-0,6258X2.
2. Охарактеризуйте силу связи между результатом и факторами с помощью:
коэффициентов регрессии;
коэффициентов эластичности (для средних значений).
Экономическая интерпретация:
увеличение X1 на 1 ед.изм. приводит к увеличению Y в среднем на 0,0611 ед.изм.;
увеличение X2 на 1 ед.изм. приводит к уменьшению Y в среднем на 0,626 ед.изм.
С целью расширения возможностей содержательного анализа модели регрессии используются частные коэффициенты эластичности, которые определяются по формуле:
Ei=bixiyi.
Расчеты в Excel:
Частный коэффициент эластичности |E1| < 1. Следовательно, его влияние на результативный признак Y незначительно.
Частный коэффициент эластичности |E2| < 1. Следовательно, его влияние на результативный признак Y незначительно.
3. Рассчитайте коэффициенты корреляции и детерминации и сделайте выводы по ним.
Расчеты в Excel:
Коэффициент корреляции равен 0,995, можем сделать вывод, что связь между Y и Xi сильная связь.
R-квадрат составляет 99%, что означает, что уравнение является правильным и актуальным для исследования.
4. Оцените значимость параметров уравнения регрессии и всего уравнения в целом.
В результате расчетов было получено уравнение множественной регрессии:
Y = 14,4209 + 0,0611X1-0,6258X2.
Для проверки значимости коэффициентов регрессии используем критерий Стьюдента.
Выдвигаются гипотезы для уровня значимости :
H0: если , то коэффициент незначим, принимается.
H1: если , то коэффициент незначим, отвергается.
– вероятность, позволяющая определить значимость коэффициента регрессии .
Для оценки качества модели используем критерий Фишера.
Выдвигаются гипотезы для уровня значимости :
H0: если , то отвергается;
H1: если , то принимается.
Так как делаем вывод, что построенная модель качественная.
5. Проверьте наличие мультиколлинеарности факторов, сделайте выводы.
Построим корреляционную матрицу:
Анализируя полученную таблицу, приходим к выводу:
между Y и X1 сильная прямая связь;
между Y и X2 сильная обратная связь;
между X1 и X2 сильная обратная связь, следовательно, наблюдается наличие мультиколлениарности, т.к. корреляция между этими факторами больше 0,7.
Для избавления от гетероскедастичности необходимо построить модель линейной регрессии с наиболее значимым фактором, в нашем случае с X2.
6...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
2 мая 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Постройте уравнение множественной линейной регрессии
2 Охарактеризуйте силу связи между результатом и факторами с помощью.jpg
2021-03-01 02:13
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4
Положительно
Спасибо огромное за работу! Преподаватель ещё не проверил, но, надеюсь, что все будет хорошо.
Хочешь такую же работу?
300 ₽
