Создан заказ №3190029
20 сентября 2018
Контрольная работа по дисциплине Эконометрика тема «Множественная линейная регрессия
Как заказчик описал требования к работе:
Работу выполнить по методическим указаниям. Статистика 8 Вариант Эконометрика Вариант 21
Фрагмент выполненной работы:
Контрольная работа
по дисциплине: Эконометрика
тема: «Множественная линейная регрессия.
Оценка качества уравнения регрессии» вариант 21
Условие задачи:
Известны статистические данные по 36 строительным бригадам. Необходимо выяснить влияние различных факторов на величину накладных расходов в строительстве. Известно, что к накладным расходам относятся административно-хозяйственные, коммунальные расходы, дополнительная заработная плата и другие расходы. (работа была выполнена специалистами Автор 24) На качественном уровне выявлено, что фактический уровень накладных расходов оказался наиболее тесно связан со следующими факторами: объемом выполненных работ, численностью рабочих, занятых на строительно-монтажных работах, фондом заработной платы. Остальные факторы были признаны незначимыми.
На основании имеющихся данных необходимо при помощи использования функций Excel
1. Рассчитать параметры множественной линейной регрессии, проводя процедуру стандартного регрессионного исследования до получения удовлетворительной модели. Провести полный анализ полученного уравнения регрессионной связи.
К числу рассчитываемых и анализируемых параметров относятся:
а) коэффициенты регрессии (и их значимость);
б) коэффициент корреляции (и его значимость);
в) коэффициент детерминации;
г) стандартные ошибки коэффициентов регрессии;
д) доверительные интервалы для коэффициентов регрессии;
е) величины общей, объясненной и остаточной дисперсии.
2. На основании реальных и расчетных значений накладных расходов построить графики и сравнить их.
Статистические данные по исследуемым показателям приведены в таблице:
Таблица 1 – Исходные данные
№ Накладные расходы, руб. Объем работ (куб. м) Численность рабочих, чел Фонд заработной платы, руб.
1 83467 22 7 31302
2 120742 366 10 54594
3 888868 243 8 31438
4 59724 132 5 17512
5 154567 430 9 59009
6 112629 292 8 44879
7 80563 219 5 28134
8 100042 266 7 30722
9 60882 160 4 18763
10 121955 315 8 52876
11 135495 360 11 48707
12 104517 296 9 42188
13 199648 576 15 78347
14 157640 433 14 68638
15 126565 331 9 50546
16 168667 527 14 61941
17 96499 275 9 33536
18 53588 137 4 18771
19 50344 145 5 19957
20 70423 202 5 26733
21 79892 251 5 30680
22 67847 186 5 27506
23 92770 219 8 38193
24 104795 290 9 38920
25 149675 417 13 45130
26 112629 292 8 44879
27 80563 219 5 28134
28 100042 266 7 30722
29 60882 160 4 18763
30 121955 315 8 52876
31 135495 360 11 48707
32 104517 296 9 42188
33 199648 576 15 78347
34 157640 433 14 68638
35 126565 331 9 50546
36 168667 527 14 61941
Решение:
Обозначим Y – накладные расходы
Х1 – Объем работ
Х2 – Численность рабочих
Х3 – Фонд заработной платы
Построим множественную регрессионную модель
Y=a+b1X1+b2X2+b3X3
Регрессионная статистика
Множественный R 0,992
R-квадрат 0,983
Нормированный R-квадрат 0,982
Стандартная ошибка 5397,286
Наблюдения 36
Дисперсионный анализ
df
SS MS F Значимость F
Регрессия 3 54309726071,5 18103242023,8 621,449 0,000
Остаток 32 932182212,2 29130694,1
Итого 35 55241908283,6
Коэффи-циенты
Станда-ртная ошибка t-стати- стика
P-Значение Нижние 95% Верхние 95%
Y-пересечение 9976,965 2534,783 3,936 0,000 4813,780 15140,149
X1 208,185 29,540 7,047 0,000 148,013 268,356
X2 1025,585 834,628 1,229 0,228 -674,497 2725,668
X3 0,675 0,171 3,958 0,000 0,328 1,023
Получили уравнение:
Y=9976,965+208,185X1+1025,585X2+0.675X3
a) Коэффициенты регрессии:
b1=208,185 p-значение 0,000 <0.05 – коэффициент значим
b2=1025,585 p-значение 0,00>0.05 – коэффициент не значим
b3=0,675 p-значение 0,000<0.05 – коэффициент значим
Так как коэффициент регрессии b2 не значим, то исключим переменную Х2 и построим уравнение Y=a+b1X1+ b3X3
Регрессионная статистика
Множественный R 0,991
R-квадрат 0,982
Нормированный R-квадрат 0,981
Стандартная ошибка 5438,827
Наблюдения 36
Дисперсионный анализ
df
SS MS F Значимость F
Регрессия 2 54265740730,2 27132870365,1 917,2449 1,2E-29
Остаток 33 976167553,4 29580835,0
Итого 35 55241908283,6
Коэффи-циенты
Станда-ртная ошибка t-стати-стика
P-Значение Нижние 95% Верхние 95%
Y-пересечение 10443,886 2525,429 4,135 0,000 5305,862 15581,910
X1 230,080 23,742 9,691 0,000 181,775 278,384
X3 0,714 0,169 4,224 0,000 0,370 1,058
Получили уравнение:
Y=10443,886+230,080X1+0,714X3
a) Коэффициенты регрессии:
b1=230,080 p-значение 0,000 <0.05 – коэффициент значим
b3=0,714 p-значение 0,000<0.05 – коэффициент значим
б) коэффициент корреляции R=0.991>0.7 – коэффициент значим, связь между переменными очень сильная
в) коэффициент детерминации R2=0.982 - т.е. 98,2% вариации накладных расходов объясняется вариацией объема работ и заработной платой...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
21 сентября 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Контрольная работа
по дисциплине Эконометрика
тема «Множественная линейная регрессия.docx
2018-09-24 20:49
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Все очень подробно , все формулы и выводы ! Однозначно буду обращаться еще ! Спасибо !
Хочешь такую же работу?
300 ₽
