Создан заказ №722048
23 сентября 2015
Контрольная работа Вариант 7 Блок 1 «Парная регрессия» 1 Выдвинуть гипотезу о связи между y и x1
Как заказчик описал требования к работе:
Срочно нужно написать решение задач по эконометрике ко вторнику. Список требований в файле.
Фрагмент выполненной работы:
Контрольная работа
Вариант 7
Блок 1. «Парная регрессия»
1. Выдвинуть гипотезу о связи между y и x1, y и x2, y и x3 (прямая, обратная). Выбрать фактор, который, по Вашему мнению, наиболее сильно влияет на результат. Построить поле корреляции между результатом и выбранными факторами, выдвинуть гипотезу о форме связи (вид функции).
2. Оценить уравнение парной регрессии:
2.1. Линейная парная регрессия;
2.1.1. (работа была выполнена специалистами author24.ru) записать уравнение регрессии;
2.1.2. определить экономический смысл параметров уравнения регрессии и оценить правильность знака коэффициента регрессии;
2.1.3. оценить тесноту связи между фактором и результатом;
2.1.4. оценить значимость параметров уравнения регрессии, привести доверительные интервалы для значимых параметров;
2.1.5. оценить качество уравнения регрессии с помощью коэффициента детерминации;
2.1.6. оценить значимость уравнения регрессии с помощью критерия Фишера;
2.1.7. вычислить коэффициент эластичности и привести его экономический смысл.
2.2. Гиперболическая парная регрессия (выполнить пункты 1, 3-7).
2.3. Полулогарифмическая парная регрессия (выполнить пункты 1, 3-7).
2.4. Обратная парная регрессия (выполнить пункты 1, 3-7).
2.5. Экспоненциальная парная регрессия (выполнить пункты 1, 3-7).
2.6. Степенная парная регрессия (выполнить пункты 1, 3-7).
3. Выбрать наилучшее уравнение и оценить правильность предложенной гипотезу.
4. Провести прогнозирование по выбранному уравнению. (Прогнозное значение фактора взять на 10% больше его среднего значения).
y – располагаемые расходы на косметику (долл.);
x1 – личный располагаемый доход (долл.);
x2 – индекс относительных цен на косметику (долл.);
x3 – уплачиваемый налог с физических лиц (долл.)
y x1 x2 x3 y x1 x2 x3 y x1 x2 x3
3,1 479,7 119,8 65,2 6,6 701,3 104,1 114,9 7,8 942,9 102,9 162,5
3,5 489,7 117,5 70,0 6,8 722,5 104,2 131,0 8,1 988,8 101,3 173,6
3,9 503,8 116,1 71,6 7,0 751,6 102,1 125,2 8,4 1015,5 99,4 185,2
4,2 524,9 115,5 77,1 7,1 779,2 100,9 120,8 8,3 1021,6 98,4 187,9
4,5 542,3 114,2 80,6 7,4 810,3 100,0 141,1 8,3 1049,3 99,9 199,3
4,8 580,8 112,6 77,2 7,9 865,3 97,2 142,6 8,1 1058,3 102,2 196,1
5,3 616,3 110,2 84,1 7,8 858,4 97,9 146,4 8,1 1095,4 104,4 189,2
5,9 646,8 105,9 93,8 7,4 875,8 102,5 135,0
6,3 673,5 105,0 100,9 7,5 906,8 103,0 149,4
Решение:
1. Выдвинем гипотезы о связи между y и x1, y и x2, y и x3 (прямая, обратная).
Связь между y и x1 должна быть прямая, поскольку с ростом личного дохода люди больше тратят на косметику.
Связь между y и x2 должна быть обратная, поскольку с ростом цены на косметику люди меньше ее покупают.
Связь между y и x3 должна быть прямая, потому что рост налога с физических лиц связан с ростом их доходов в целом, что в свою очередь приводит к увеличению затрат на косметику.
Наибольшее влияние на y (располагаемые расходы на косметику) будет оказывать х1 – индекс относительных цен на косметику.
Рис. 1. Корреляционное поле между y и х2
Из рисунка 1 видно, что наиболее подходящим видом связи между y и x2 может быть линейная регрессия.
2. Оценим уравнение парной регрессии:
2.1. Линейная парная регрессия
,
Для расчета параметров линейной регрессии построим расчетную таблицу.
Таблица 2
i x y ху
1 119,8 3,1 371,38
2 117,5 3,5 411,25
3 116,1 3,9 452,79
4 115,5 4,2 485,1
5 114,2 4,5 513,9
6 112,6 4,8 540,48
7 110,2 5,3 584,06
8 105,9 5,9 624,81
9 105 6,3 661,5
10 104,1 6,6 687,06
11 104,2 6,8 708,56
12 102,1 7 714,7
13 100,9 7,1 716,39
14 100 7,4 740
15 97,2 7,9 767,88
16 97,9 7,8 763,62
17 102,5 7,4 758,5
18 103 7,5 772,5
19 102,9 7,8 802,62
20 101,3 8,1 820,53
21 99,4 8,4 834,96
22 98,4 8,3 816,72
23 99,9 8,3 829,17
24 102,2 8,1 827,82
25 104,4 8,1 845,64
Сумма 2637,2 164,1 17051,9
Ср.знач
105,488 6,564 682,078
Дисперсия 42,9379 2,7071
Рассчитаем оценки параметров линейной модели:
2.1.1. запишем уравнение регрессии;
.
2.1.2. определим экономический смысл параметров уравнения регрессии и оценим правильность знака коэффициента регрессии
a=31,981 показывает, что средние расходы на косметику при равенстве индекса относительных цен на косметику нулю равны 31,981 долл.
b=-0,241 показывает, что при увеличении индекса относительных цен на косметику на 1 долл., располагаемые расходы на косметику в среднем снижается на 0,241 долл.
Знак коэффициента b отрицательный, что подтверждает гипотезу, выдвинутую в пункте 1.
2.1.3. оценить тесноту связи между фактором и результатом
Определим индекс корреляции
Таблица 3
i x y
1 119,8 3,1 3,12 11,999 0,000
2 117,5 3,5 3,67 9,388 0,029
3 116,1 3,9 4,01 7,097 0,011
4 115,5 4,2 4,15 5,588 0,002
5 114,2 4,5 4,46 4,260 0,001
6 112,6 4,8 4,85 3,112 0,003
7 110,2 5,3 5,43 1,598 0,017
8 105,9 5,9 6,46 0,441 0,319
9 105 6,3 6,68 0,070 0,146
10 104,1 6,6 6,90 0,001 0,089
11 104,2 6,8 6,87 0,056 0,006
12 102,1 7 7,38 0,190 0,145
13 100,9 7,1 7,67 0,287 0,324
14 100 7,4 7,89 0,699 0,236
15 97,2 7,9 8,56 1,785 0,437
16 97,9 7,8 8,39 1,528 0,351
17 102,5 7,4 7,28 0,699 0,013
18 103 7,5 7,16 0,876 0,113
19 102,9 7,8 7,19 1,528 0,375
20 101,3 8,1 7,57 2,359 0,278
21 99,4 8,4 8,03 3,371 0,136
22 98,4 8,3 8,27 3,014 0,001
23 99,9 8,3 7,91 3,014 0,152
24 102,2 8,1 7,36 2,359 0,553
25 104,4 8,1 6,83 2,359 1,623
Сумма 2637,2 164,1 164,1 67,678 5,360
Следовательно, связь заметная.
2.1.4. оценим значимость параметров уравнения регрессии, приведем доверительные интервалы для значимых параметров
Несмещенной оценкой дисперсии возмущений является величина:
EQ S2 = \f(∑(yi - yx)2;n - m - 1)=5,360/23=0,23
Стандартная ошибка регрессии
S=0,48
Sa - стандартное отклонение случайной величины a:
EQ Sa = S \f(\r( ∑x2);n S(x))=1,557
Sb - стандартное отклонение случайной величины b:
EQ Sb = \f(S;\r(n) S(x))=0,015
Критерий Стьюдента.
tкрит (n-m-1;α/2) = (23;0.025) = 2,07
EQ tb = \f(b;Sb)=-16,353
EQ tb = \f(-0.0333;0.00679) = 4.9
Поскольку 16.353 > 2.07, то статистическая значимость коэффициента регрессии b подтверждается.
(b - tкрит Sb; b + tкрит Sb)= (-0,271;-0,210)
С вероятностью 95% можно утверждать, что значение параметра b будут лежать в найденном интервале...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
24 сентября 2015
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Контрольная работа
Вариант 7
Блок 1 «Парная регрессия»
1 Выдвинуть гипотезу о связи между y и x1.jpg
2015-12-03 00:10
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Просто сказать-что это достойный автор-ничего не сказать! Работы выполняются в короткие сроки, причем раньше указанного времени. Автор ни разу не отказал в помощи, всегда на связи. Советую!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
