Создан заказ №728931
29 сентября 2015
Построить уравнение множественной линейной регрессии зависимости урожайности картофеля от количества внесенных органических удобрений и доли посадок21 картофеля по лучшим предшественникам в стандартизованном масштабе и в естественной форме
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:
Построить уравнение множественной линейной регрессии зависимости урожайности картофеля от количества внесенных органических удобрений и доли посадок21 картофеля по лучшим предшественникам в стандартизованном масштабе и в естественной форме.
2. Определить линейный коэффициент множественной корреляции. 3. Рассчитать общий F-критерий Фишера при уровне значимости a = 0,05.
Таблица 6
Урожайность картофеля, количество внесенных удобрений и доля посадок по лучшим предшественникам
Последняя цифра номера зачетной книжки Урожайность картофеля
с 1 га,ц
Внесено органических удобрений на 1 га
посадки картофеля, т Доля посадок картофеля по лучшим предшественникам, %
среднее значение среднее квадратическое отклонение среднее значение среднее квадратическое отклонение среднее значение среднее квадратическое отклонение
y
σy
x1
σx1
x2
σx2
1 125 24,5 22 2,1 60 11
Таблица 7
Линейные коэффициенты парной корреляции
Последняя цифра номера зачетной книжки ryx1
ryx2
rx1x2
1 0,36 0,48 0,06
Решение:
1. (работа была выполнена специалистами Автор 24) Уравнение множественной линейной регрессии имеет вид: ,
где - урожайность картофеля, ц/га;
x1 - внесено органических удобрений на 1 га посадки картофеля, т;
х2 - доля посадок картофеля по лучшим предшественникам, %;
а, b1, b2 - параметры уравнения.
Для расчета его параметров а, b1 и b2 сначала построим уравнение множественной регрессии в стандартизованном масштабе:
где - стандартизированные переменные;
- стандартизированные коэффициенты регрессии.
Таблица
Исходные данные для решения задачи
Показатель Признак Среднее значение Среднее
квадратическое отклонение () Линейный коэффициент парной корреляции
Урожайность картофеля, ц/га y 125 24,5 -
Внесено органических удобрений на 1 га посадки картофеля, т x1 22 2,1 = 0,36
Доля посадок картофеля по лучшим предшественникам, % x2 60 11 = 0,48
= 0,06
Стандартизированные коэффициенты регрессии определим по формулам:
где - парные коэффициенты корреляции.
Уравнение множественной регрессии в стандартизированной форме имеет вид:
Стандартизированные коэффициенты регрессии позволяют сделать заключение о сравнительной силе влияния каждого фактора на урожайность картофеля. Наиболее значительно влияние доли посадок картофеля по лучшим предшественникам. Количество внесенных органических удобрений оказывает меньшее воздействие.
Для построения уравнения в естественной форме рассчитаем b1 и b2, используя формулы перехода от βi к bi и от β2 к b2:
где - средние квадратические отклонения признаков.
Параметр а определим из соотношения:
125 - 3,885 • 22 -1,025 • 60 = -21,97
Получим уравнение:
= -21,97 + 3,885х1 + 1,025х2.
Каждый из коэффициентов уравнения регрессии определяет среднее изменение урожайности за счет изменения соответствующего фактора при фиксированном уровне другого. Так, коэффициент при x1 показывает, что увеличение (или снижение) количества внесения органических удобрений на 1 т ведет к повышению (или снижению) урожайности картофеля на 3,885 ц...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
30 сентября 2015
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Построить уравнение множественной линейной регрессии зависимости урожайности картофеля от количества внесенных органических удобрений и доли посадок21 картофеля по лучшим предшественникам в стандартизованном масштабе и в естественной форме.docx
2017-04-19 20:31
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Работа выполнена быстро и качественно, расписано всё очень подробно. В очередной раз огромнейшее спасибо!!!)
Хочешь такую же работу?
300 ₽
