Создан заказ №3590779
27 января 2019
Множественная линейная регрессия Объем предложения блага фирмы цена - заработная плата сотрудников -
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:
Множественная линейная регрессия
Объем предложения блага фирмы , цена - , заработная плата сотрудников - .
1. Оценить тесноту связи между признаками и .
2. Оцените коэффициенты уравнения множественной линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Оцените насколько единиц в среднем изменится переменная , если переменная вырастете на 1 единицу.
3. Проверьте статистическую значимость оценок , и теоретических коэффициентов , и при уровне значимости .
4. (работа была выполнена специалистами Автор 24) Сделайте вывод о качестве подобранного уравнения. Рассчитайте коэффициент детерминации. Рассчитайте - статистику для коэффициента детерминации и оцените его статистическую значимость. Рассчитайте 95%-е доверительные интервалы для теоретических коэффициентов регрессии.
Таблица 3. Объем предложения блага фирмы (), цена блага () и заработная плата сотрудников ()
1 2 3 4 5 6 7
53 57 56 78 72 74 46
12 19 17 27 21 22 10
7 11 7 8 3 4 9
Решение:
Для расчетов показателей необходимо заполнить вспомогательную таблицу 4.
Таблица 4. Вспомогательная таблица для расчетов
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
1 53 12 7 2809 144 49 636 371 84 51,1734 3,3365 86,2245 123,4835 39,5102 0,0000 0,0000
2 57 19 11 3249 361 121 1083 627 209 57,9600 0,9216 27,9388 18,7119 0,5102 16,0000 2,8571
3 56 17 7 3136 289 49 952 392 119 60,0127 16,1021 39,5102 5,1664 1,6531 0,0000 0,0000
4 78 27 8 6084 729 64 2106 624 216 76,2943 2,9094 246,9388 196,2404 75,9388 1,0000 8,7143
5 72 21 3 5184 441 9 1512 216 63 72,6727 0,4525 94,3673 107,8894 7,3673 16,0000 -10,8571
6 74 22 4 5476 484 16 1628 296 88 73,0434 0,9150 137,2245 115,7287 13,7959 9,0000 -11,1429
7 46 10 9 2116 100 81 460 414 90 44,8434 1,3377 265,2245 304,2335 68,6531 4,0000 -16,5714
436 128 49 28054 2548 389 8377 2940 869 436,0000 25,9747 897,4286 871,4538 207,4286 46 -27,0000
1. Для оценки тесноты связи между признаками , и необходимо выполнить следующее:
1.1. Рассчитать линейные коэффициенты корреляции:
1.2. Написать выводы по величине по шкале Чэддока.
Так как - то связь между и несущественная, обратная.
Так как , то связь между и средняя (умеренная), обратная.
Так как , то связь между и сильная (тесная), прямая.
1.3. Рассчитать коэффициенты алиенации
1.4. Рассчитать ошибки коэффициентов корреляции:
1.5. Рассчитать значимость коэффициентов корреляции по - критерию Стьюдента
1.6. Сравнить полученное значение с табличным при уровне значимости (доверительной вероятности 0,95) и числе степеней свободы .
Так как , то коэффициент корреляции между и признается значимым и делается вывод, что между ценой блага и объемом предложения блага есть тесная статистическая связь.
Так как , то коэффициент корреляции между и признается незначимым.
Так как , то коэффициент корреляции между и признается незначимым.
2. Для оценки коэффициентов уравнения множественно линейной регрессии по методу наименьших квадратов необходимо:
2.1. Рассчитать средние значения , и :
2.2. Рассчитать общую и факторные дисперсии:
2.3. Рассчитаем параметры линейного уравнения регрессии:
2.4. Сделать вывод о том, что коэффициент регрессии показывает, что с увеличением цены на 1ден. ед. объем предложения блага возрастет на 1,7679 ден. ед., а коэффициент регрессии показывает, что с увеличением заработной платы сотрудников на 1 ден. ед. объем предложения блага уменьшится на 1,3971 ден. ед.
2.5. Рассчитать коэффициенты эластичности факторов:
Сравнение коэффициентов эластичности позволяет сделать вывод, что с увеличением фактора (цена) или (заработная плата) на 1% результативный фактор увеличится на 0,62%. Главным фактором изменения результативного фактора является фактор (цена), вторым по силе – фактор (заработная плата).
2.6. Рассчитать значения
,
где - функция взаимосвязи между факторными признаками , и результативным признаком , , и - параметры линейного уравнения регрессии.
2.7. Подставляя в полученное уравнение регрессии значения и , можно получить условные (расчетные, теоретические) значения (заполняем графу 11 таблица 4)
2.8. Проверить точность расчета: .
2.9. Рассчитать остаточную дисперсию, заполнив графу 12 таблицы 4
,
где где - функция взаимосвязи между факторными признаками и и результативным признаком .
2.10. Рассчитать коэффициент множественной корреляции
2.11. Рассчитать -коэффициенты и - коэффициенты.
Сравнение значений -коэффициентов позволяет сделать вывод, что с учетом уровня колеблемости факторов наибольшие резервы в изменении результативного показателя заложены в увеличении фактора (цена). Сопоставление -коэффициентов позволяет сделать вывод, что наибольшую долю влияния имеет фактор (цена), роль этого фактора в вариации результативного показателя составляет 82,04% общего влияния двух факторов на результативный показатель.
3. Для проверки статистической значимости оценок , , теоретических коэффициентов , , при уровнях значимости необходимо:
3.1. Рассчитать выборочные дисперсии эмпирических коэффициентов регрессии по формулам:
3.2. Рассмотреть поверку статистической значимости коэффициентов линейной регрессии. При проверке гипотезы против альтернативной гипотезы для коэффициентов , , рассчитываются абсолютные величины - статистик коэффициентов:
3.3. При выполнении исходных предпосылок модели эти дроби имеют распределение Стьюдента с числом степеней свободы ( - объем выборки, - число объясняющих переменных в модели). Рассчитанное значение - статистики сравнивается с критической точкой распределения Стьюдента, где - требуемый уровень значимости.
3.4...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 января 2019
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Множественная линейная регрессия
Объем предложения блага фирмы цена - заработная плата сотрудников - .jpg
2019-01-31 14:00
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Отличная работа! Обращайтесь, не пожалеете!Отличная работа! Обращайтесь, не пожалеете!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
