Создан заказ №3420021
5 декабря 2018
Имеются следующие данные по 20 регионам Российской Федерации (X1 - объем промышленного производства (в % к предыдущему году)
Как заказчик описал требования к работе:
Нужно выполнить контрольную по эконометрике. Есть 6 задач и 3 теор.вопроса, срок - к 23-ему числу. Оплату обсудим в личном диалоге.
Фрагмент выполненной работы:
Имеются следующие данные по 20 регионам Российской Федерации (X1 - объем промышленного производства (в % к предыдущему году), Х2 - среднедушевой денежный доход (в % к предыдущему году), Y - розничный товарооборот (в % к предыдущему году)). Требуется:
Рассчитать параметры линейного уравнения множественной регрессии с полным перечнем факторов.
Оценить показатели вариации каждого признака и сделать вывод о возможностях применения МНК для их изучения.
Дать сравнительную оценку силы связи фактора с результатом с помощью средних (общих) коэффициентов эластичности.
Оценить статистическую значимость параметров регрессионной модели с помощью t-критерия; нулевую гипотезу о значимости уравнения и показателей тесноты связи проверьте с помощью F-критерия.
Оценить качество уравнения через среднюю ошибку аппроксимации.
Рассчитать матрицы парных и частных коэффициентов корреляции и на их основе и по t-критерию для коэффициентов регрессии отобрать информативные факторы в модель. (работа была выполнена специалистами Автор 24) Построить модель только с информативными факторами и оценить ее параметры.
С помощью частных F-критериев оценить целесообразность включения в уравнение множественной регрессии фактора X1, после фактора X2 и фактора X2 после фактора X1.
Рассчитать прогнозное значение результата, если прогнозные значения факторов составляют 80% от их максимальных значений.
Рассчитать ошибки и доверительный интервал прогноза для уровня значимости α=0,05.
Оценить полученные результаты, выводы оформить в аналитической записке.
№ п/п y х1 х2
1 7,7 116 3,2
2 2,6 133 1,8
3 13,6 99 5,2
4 1,5 157 1,3
5 1,4 160 1,2
6 8,3 108 4,3
7 1,7 120 1,4
8 5,6 134 2,9
9 24,8 71 9,5
10 17,2 81 7,2
11 20,5 76 8,9
12 6 135 3,2
13 14,9 94 5,5
14 3,3 101 2,2
15 39,8 67 11,7
16 15,9 76 6,6
17 28,4 72 10,2
18 1,4 168 1,1
19 4,7 149 2,4
20 14,2 89 5,6
Решение:
. Для построения линейной модели множественной регрессии составим систему уравнений:
nb0+b1x1+b2x2=yb0x1+b1x12+b2x1x2=x1yb0x2+b1x1x2+b2x22=x2y
где n – общее число наблюдений; b0, b1, b2 – параметры регрессии; x1, x2 – значения факторных признаков; y – результативный признак.
Составим вспомогательную таблицу.
y x1 x2 x12
x22
x1y
x2y
x1x2
7,7 116 3,2 13456 10,24 893,2 24,64 371,2
2,6 133 1,8 17689 3,24 345,8 4,68 239,4
13,6 99 5,2 9801 27,04 1346,4 70,72 514,8
1,5 157 1,3 24649 1,69 235,5 1,95 204,1
1,4 160 1,2 25600 1,44 224 1,68 192
8,3 108 4,3 11664 18,49 896,4 35,69 464,4
1,7 120 1,4 14400 1,96 204 2,38 168
5,6 134 2,9 17956 8,41 750,4 16,24 388,6
24,8 71 9,5 5041 90,25 1760,8 235,6 674,5
17,2 81 7,2 6561 51,84 1393,2 123,84 583,2
20,5 76 8,9 5776 79,21 1558 182,45 676,4
6 135 3,2 18225 10,24 810 19,2 432
14,9 94 5,5 8836 30,25 1400,6 81,95 517
3,3 101 2,2 10201 4,84 333,3 7,26 222,2
39,8 67 11,7 4489 136,89 2666,6 465,66 783,9
15,9 76 6,6 5776 43,56 1208,4 104,94 501,6
28,4 72 10,2 5184 104,04 2044,8 289,68 734,4
1,4 168 1,1 28224 1,21 235,2 1,54 184,8
4,7 149 2,4 22201 5,76 700,3 11,28 357,6
14,2 89 5,6 7921 31,36 1263,8 79,52 498,4
233,5 2206 95,4 263650 661,96 20270,7 1760,9 8708,5
Система уравнений примет вид:
20b0+2206b1+263650b2=233,52206b0+263650b1+8708,5b2=20270,7263650b0+8708,5b1+661,96b2=1760,9
Решим систему и получим:
b0=-9,762; b1=0,043; b2=3,5
Уравнение множественной регрессии примет вид:
y=-9,762+0,043∙x1+3,5∙x2
Полученные коэффициенты показывают, что при отсутствии влияния факторов результат будет составлять -9,762. При повышении фактора 1 на 1 п. результат увеличится на 0,043 п., а увеличение фактора 2 на 1 п. приведет к увеличению результата на 3,5 п..
2. Для оценки показателей вариации построим описательную статистику при помощи Excel (Анализ данных – Описательная статистика).
y х1 х2
Среднее 11,675 Среднее 110,3 Среднее 4,77
Стандартная ошибка 2,351583 Стандартная ошибка 7,314046 Стандартная ошибка 0,737888
Медиана 8 Медиана 104,5 Медиана 3,75
Мода 1,4 Мода 76 Мода 3,2
Стандартное отклонение 10,5166 Стандартное отклонение 32,70941 Стандартное отклонение 3,299936
Дисперсия выборки 110,5988 Дисперсия выборки 1069,905 Дисперсия выборки 10,88958
Эксцесс 1,190474 Эксцесс -1,20385 Эксцесс -0,60943
Асимметричность 1,195459 Асимметричность 0,326972 Асимметричность 0,723937
Интервал 38,4 Интервал 101 Интервал 10,6
Минимум 1,4 Минимум 67 Минимум 1,1
Максимум 39,8 Максимум 168 Максимум 11,7
Сумма 233,5 Сумма 2206 Сумма 95,4
Счет 20 Счет 20 Счет 20
Рассчитаем коэффициент вариации как отношение стандартного (среднеквадратического) отклонения к среднему значению:
vy=σyy∙100%=10,5211,675∙100%=90,1%
vx1=σx1x1∙100%=32,71110,3∙100%=29,65%
vx2=σx2x2∙100%=3,34,77∙100%=69,18%
Наблюдается повышенный уровень варьирования признаков, в допустимых пределах находится только x1 (vx1<33%). Это значит, что совокупность данных об объеме промышленного производства однородна, и для ее изучения может использоваться МНК и вероятностные методы. Для остальных признаков данные методы неприменимы.
3...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
6 декабря 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Имеются следующие данные по 20 регионам Российской Федерации (X1 - объем промышленного производства (в % к предыдущему году).docx
2018-12-09 18:07
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4.8
Положительно
Благодарен за хорошую работу! И остальным советую. Делает очень быстро и правильно!!!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
