Создан заказ №3486723
27 декабря 2018
Рассчитайте параметры линейного уравнения множественной регрессии 2 Дайте оценку силы связи факторов с результатом с помощью средних коэффициентов эластичности
Как заказчик описал требования к работе:
Необходимо написать решение задач по эконометрике. Обращаюсь к авторам, у которых много работ по этой дисциплина. Прикрепляю пример и оформление доклада. Срок - 3 дня. 12 страниц печатного текста шрифт 14
Фрагмент выполненной работы:
Рассчитайте параметры линейного уравнения множественной регрессии.
2. Дайте оценку силы связи факторов с результатом с помощью средних коэффициентов эластичности.
3. Оцените статистическую зависимость параметров и уравнения регрессии в целом с помощью соответственно критериев Стьюдента и Фишера (α=0,01).
4. Рассчитайте среднюю ошибку аппроксимации. Сделайте вывод.
5. Составьте матрицы парных и частных коэффициентов корреляции и укажите информативные факторы.
6. (работа была выполнена специалистами Автор 24) Оцените полученные результаты, выводы оформите в аналитической записке.
Решение:
Для удобства проведения расчетов поместим результаты промежуточных расчетов в таблицу:
№
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 6,6 6,9 83,6 6988,96 47,61 43,56 45,54 551,8 576,84
2 3 18 6,5 42,25 324,00 9 54,00 19,5 117,00
3 6,5 107,9 50,4 2540,16 11642,41 42,25 701,35 327,6 5438,16
4 3,3 16,7 15,4 237,16 278,89 10,89 55,11 50,8 257,18
5 0,1 76,6 29,6 876,16 5867,56 0,01 7,66 3,0 2267,36
6 3,6 16,2 13,3 176,89 262,44 12,96 58,32 47,9 215,46
7 2,4 18,8 11,2 125,44 353,44 5,76 45,12 26,9 210,56
8 3 35,3 16,4 268,96 1246,09 9 105,90 49,2 578,92
9 1,8 13,8 6,5 42,25 190,44 3,24 24,84 11,7 89,70
10 2,4 64,8 22,7 515,29 4199,04 5,76 155,52 54,5 1470,96
11 1,6 30,4 15,8 249,64 924,16 2,56 48,64 25,3 480,32
12 1,4 12,1 9,3 86,49 146,41 1,96 16,94 13,0 112,53
Сумма 35,70 417,50 280,70 12149,65 25482,49 146,95 1318,94 1181,08 11814,99
Ср. знач. 2,98 34,79 23,39 1012,47 2123,54 12,25 109,91 98,42 984,58
Найдем средние квадратические отклонения признаков:
Вычисление параметров линейного уравнения множественной регрессии.
Для нахождения параметров линейного уравнения множественной регрессии
необходимо решить следующую систему линейных уравнений относительно неизвестных параметров , , :
либо воспользоваться готовыми формулами:
23717252540043307030480
394906526035
Рассчитаем сначала парные коэффициенты корреляции:
Находим
Таким образом, получили следующее уравнение множественной регрессии:
При увеличении оборота капитала на 1 млрд. у. е. чистый доход уменьшается в среднем на 0,005 млрд. у. е. при неизменном размере использованного капитала; при увеличении размера использованного капитала на 1 млрд. у. е. чистый доход увеличивается в среднем на 0,064 млрд. у. е. при неизменном размере оборота капитала.
2. Дадим оценку силы связи факторов с результатом с помощью средних коэффициентов эластичности.
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.
Следовательно, при увеличении размера оборота капитала (х1) на 1 % чистый доход (y) уменьшается на 0,057 % от своего среднего уровня.
При увеличении использованного капитала (х2) на 1% чистый доход увеличивается на 0,5% от своего среднего уровня.
3. Оценим статистическую значимость параметров и уравнения регрессии в целом с помощью соответственно критериев Стьюдента и Фишера (a=0,01).
Оценку надежности уравнения регрессии в целом и показателя тесноты связи дает -критерий Фишера:
Табличное значение при степенях свободы k1 = 2 и k2 = n-m-1 = 12 - 2 - 1 = 9,
Fkp(2;9) = 8.02
Коэффициент множественной корреляции определить через матрицу парных коэффициентов корреляции:
где
– определитель матрицы парных коэффициентов корреляции;
– определитель матрицы межфакторной корреляции.
∆ r = 1 0,115 0,725
0,115 1 0,262
0,725 0,262 1
= 0,436
∆ r11 = 1 0,262
0,262 1
= 0,931
Коэффициент множественной корреляции
Коэффициент детерминации.
R2= 0,72962 = 0,5323
Тогда
Поскольку фактическое значение F < Fkp, то коэффициент детерминации статистически не значим и уравнение регрессии статистически ненадежно.
Критерий Стьюдента:
Определим частные -критерии Фишера при помощи формул:
;
.
Найдем и .
R2(x2,xn = r2(x2) = 0.72542 = 0.526
R2(x1,xn = r2(x1) = 0.11512 = 0.0132
Имеем:
Определим значение t-статистик критерия Стьюдента:
или
Табличное значение критерия при уровне значимости 0,01 и числе степеней свободы k 9 составит
tкрит(n-k-2;α/2) = (9;0.005) = 3.25
Статистическая значимость коэффициента регрессии b1 не подтверждается.
Статистическая значимость коэффициента регрессии не b2 подтверждается.
4. Рассчитаем среднюю ошибку аппроксимации.
,
В среднем, расчетные значения отклоняются от фактических на 579.55%. Поскольку ошибка больше 7%, то данное уравнение нежелательно использовать в качестве регрессии.
5. Рассчитаем матрицы парных и частных коэффициентов корреляции и отберем информативные факторы.
Матрица парных коэффициентов корреляции R:
- y x1 x2
y 1 0,115 0,725
x1 0,115 1 0,262
x2 0,725 0,262 1
Для отбора наиболее значимых факторов xi учитываются следующие условия:
- связь между результативным признаком и факторным должна быть выше межфакторной связи;
- связь между факторами должна быть не более 0.7...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
28 декабря 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Рассчитайте параметры линейного уравнения множественной регрессии
2 Дайте оценку силы связи факторов с результатом с помощью средних коэффициентов эластичности.jpg
2020-01-13 16:36
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4.9
Положительно
Работа выполнена в срок и с высочайшим качеством. Сдала на отлично! Рекомендую атора!!!! Спасибо огромное!!!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
