Создан заказ №3474625
18 декабря 2018
Задания 1) Постройте поле корреляции результативного и факторного признаков 2) Определите параметры уравнения парной линейной регрессии
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:
Задания:
1) Постройте поле корреляции результативного и факторного признаков.
2) Определите параметры уравнения парной линейной регрессии. Дайте интер претацию найденных параметров и всего уравнения в целом.
3) Постройте теоретическую линию регрессии, совместив ее с полем корреляции. Сделайте выводы.
4) Рассчитайте линейный коэффициент корреляции и поясните его смысл. Определите коэффициент детерминации и дайте его интерпретацию.
5) С вероятностью 0,95 оцените статистическую значимость коэффициента регрессии и уравнения регрессии в целом. (работа была выполнена специалистами author24.ru) Сделайте выводы.
6) С вероятностью 0,95 постройте доверительный интервал для прогноза оценки и доверительный интервал генерального значения (-задается отдельно в условии каждой задачи).
7) Определите значение коэффициента эластичности и объясните его.
1. Туристическая компания предлагает места в гостиницах приморского курорта. Менеджера компании интересует, насколько возрастает привлекательность гостиницы в зависимости от ее удаленности от пляжа. С этой целью по 14 гостиницам города была выяснена среднегодовая наполняемость номеров и расстояние от пляжа:
Расстояние, км
0,1 0,1 0,2 0,3 0,4 0,4 0,5 0,6 0,7 0,7 0,8 0,8 0,9 0,9
Наполняемость, % 92 95 96 90 89 86 90 83 85 80 78 76 72 75
К пункту 6. Значение =0,65.
Решение:
1) Построим поле корреляции результативного и факторного признаков.
Связь между факторным и результативным признаками обратная, линейная.
2) Определим параметры уравнения парной линейной регрессии.
Оценка параметров уравнения парной линейной регрессии производится обычным методом наименьших квадратов (МНК):, где a и b –оценки параметров модели.
Величины, минимизирующие суммы квадратов отклонений от для случая парной линейной регрессии, находятся как:
; .
Расчет необходимых данных лучше всего организовать в таблице. Для нашего примера таблица будет выглядеть следующим образом:
N/N х у
1 0,1 92 -0,4286 7,2143 -3,0918 0,1837 95,7044 3,7044
2 0,1 95 -0,4286 10,2143 -4,3776 0,1837 95,7044 0,7044
3 0,2 96 -0,3286 11,2143 -3,6847 0,1080 93,1567 -2,8433
4 0,3 90 -0,2286 5,2143 -1,1918 0,0522 90,6090 0,6090
5 0,4 89 -0,1286 4,2143 -0,5418 0,0165 88,0613 -0,9387
6 0,4 86 -0,1286 1,2143 -0,1561 0,0165 88,0613 2,0613
7 0,5 90 -0,0286 5,2143 -0,1490 0,0008 85,5136 -4,4864
8 0,6 83 0,0714 -1,7857 -0,1276 0,0051 82,9659 -0,0341
9 0,7 85 0,1714 0,2143 0,0367 0,0294 80,4183 -4,5817
10 0,7 80 0,1714 -4,7857 -0,8204 0,0294 80,4183 0,4183
11 0,8 78 0,2714 -6,7857 -1,8418 0,0737 77,8706 -0,1294
12 0,8 76 0,2714 -8,7857 -2,3847 0,0737 77,8706 1,8706
13 0,9 72 0,3714 -12,7857 -4,7490 0,1380 75,3229 3,3229
14 0,9 75 0,3714 -9,7857 -3,6347 0,1380 75,3229 0,3229
сумма
7,4 1187
-26,7143 1,0486 1187,0000 0,0000
Средн. 0,5286 84,7857
В соответствии с расчетами, представленными в таблице,
Соответственно уравнение регрессии может быть записано как:
Полученное уравнение может быть объяснено следующим образом: с увеличением удаленности гостиницы на 1 км. Наполняемость гостиницы снижается в среднем на 25,4768 %. Свободный член уравнения равен 98,2520, что может трактоваться как влияние на наполняемость гостиницы других, неучтенных в модели факторов.
3) Построим теоретическую линию регрессии, совместив ее с полем корреляции.
Исходя из вида построенного графика, можно сделать вывод о том, что полученная теоретическая линия регрессии достаточно точно описывает исходные данные.
4) Рассчитаем линейный коэффициент корреляции и коэффициент детерминации.
Линейный коэффициент корреляции характеризует тесноту линейной связи между изучаемыми признаками. Его можно определить по следующей формуле:
.
Для нашей задачи r = 0,9436, что подтверждает вывод, сделанный в пункте 1, что связь между признаками обратная, а также указывает на очень сильную взаимосвязь между числом продаж и ценой.
R2= 0.94362 = 0.8904
Для нашей задачи коэффициент детерминации равен 0,8904, то есть 89,04% вариации результативного признака (наполняемость гостиницы) объясняется вариацией факторного признака (расстояние).
5) С вероятностью 0,95 оценим статистическую значимость коэффициента регрессии и уравнения регрессии в целом.
Сформулируем нулевую гипотезу о том, что коэффициент регрессии статистически незначим: (линейной зависимости нет) при конкурирующей: (линейная зависимость есть) или о том, что уравнение в целом статистически незначимо: .
Статистическая значимость коэффициента регрессии проверяется с помощью t - критерия Стьюдента:
,
где
,
- стандартная ошибка оценки, рассчитываемая по формуле
.
Так как нулевая гипотеза предполагает, что =0, то tнабл...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
19 декабря 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Задания
1) Постройте поле корреляции результативного и факторного признаков
2) Определите параметры уравнения парной линейной регрессии.jpg
2020-11-20 13:41
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4.9
Положительно
Спасибо за качественно выполненную работу! За задачи помтавили максимальный балл!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
