Создан заказ №826017
2 декабря 2015
Построить матрицу парных коэффициентов корреляции Установить какие факторы мультиколлинеарны
Как заказчик описал требования к работе:
Выполнить контрольную по эконометрике за 2 дня в двух вариантах. Пишите сразу сколько будет стоить контрольная.
Фрагмент выполненной работы:
Построить матрицу парных коэффициентов корреляции. Установить, какие факторы мультиколлинеарны.
2. Построить уравнение множественной регрессии в линейной форме с полным набором факторов.
3. Оценить статистическую значимость уравнения регрессии и его параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента.
4. Построить уравнение регрессии со статистически значимыми факторами. Оценить качество уравнения регрессии с помощью коэффициента детерминации.
5. Рассчитать прогнозные значения результата, если прогнозные значения факторов составляют 80% от их максимальных значений.
Решение:
1. Построить матрицу парных коэффициентов корреляции. (работа была выполнена специалистами author24.ru) Установить, какие факторы мультиколлинеарны.
Для построения корреляционного анализа воспользуемся пакетом прикладных программ Microsoft Excel, функцией «Анализ данных».
Выполняем следующие действия:
Данные для корреляционного анализа должны располагаться в смежных диапазонах ячеек.
Выбрать команду «Сервис» → «Анализ данных».
В диалоговом окне «Анализ данных» выбрать инструмент «Корреляция», а затем щелкнуть кнопку «ОК».
В диалоговом окне «Корреляция» в поле «Входной интервал» необходимо ввести диапазон ячеек, содержащих исходные данные. Если введены и заголовки столбцов, то установить флажок «Метки в первой строке».
Выбрать параметры вывода. В данном случае «Новый рабочий лист».
«ОК»
Таблица 1
Результаты корреляционного анализа
Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции показывает, что зависимая переменная, т. е. объем выпуска продукции, имеет весьма высокую связь с численностью промышленно-производственного персонала (), с оставшимися факторами: износ основных фондов, электровооруженность, техническая вооруженность одного рабочего и выработка товарной продукции на одного работающего, связь слабая.
Зависимость объема выпуска продукции, с численностью промышленно-производственного персонала, среднегодовой стоимостью основных фондов, электровооруженность, техническая вооруженность одного рабочего и выработка товарной продукции на одного работающего – прямая, а с износ основных фондов – обратная.
В случае построения многофакторной модели требуется проверить факторы на мультиколлинеарность. Коэффициент корреляции между факторами и (равный 0,1984) меньше коэффициентов корреляции факторов с результирующей переменной (соответственно 0,2741 и 0,5225), т.е. мультиколлинеарность отсутствует. Так же коэффициент корреляции между факторами и (равный 0,2866) меньше коэффициентов корреляции факторов с результирующей переменной (соответственно 0,2841 и 0,5171), т.е. мультиколлинеарность отсутствует.
2. Построить уравнение множественной регрессии в линейной форме с полным набором факторов.
В качестве программного средства реализации анализа воспользуемся пакетом прикладных программ Microsoft Excel, функцией «Анализ данных», инструмент «Регрессия». Применение инструмента «Регрессия»
(Анализ данных EXCEL)
Для проведения регрессионного анализа необходимо выполнить следующие действия:
Выбрать команду «Сервис»→ «Анализ данных».
В диалоговом окне «Анализ данных» выбрать инструмент «Регрессия», а затем щёлкнуть по кнопке ОК.
В диалоговом окне «Регрессия» в поле «Входной интервал » ввести адрес одного диапазона ячеек, который представляет зависимую переменную. В поле «Входной интервал Х» ввести адреса одного или нескольких диапазонов, которые содержат значения независимых переменных.
Если введены и заголовки столбцов, то следует установить флажок «Метки в первой строке».
Выбрать параметры вывода. В данном случае «Новая рабочая книга».
ОК.
Результаты представлены в таблице 2.
Таблица 2
Для того чтобы составить уравнение регрессии по нашим данным, проанализируем полученные итоги. Найдем графу «Коэффициенты» в Таблице 2. Значения для х1 = 21, 698, для х2 = 0,0655, для х3 = 797,522, для х4 = 207,071, для х5 = -690,726, для х6 = 2,178.
Уравнение регрессии зависимости объема выпуска продукции от численность промышленно-производственного персонала, среднегодовая стоимость основных фондов, износ основных фондов, электровооруженность, техническая вооруженность одного рабочего и выработка товарной продукции на одного работающего можно записать в следующем виде:
3. Оценить статистическую значимость уравнения регрессии и его параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента.
Проверка значимости уравнения регрессии на основе вычисления F-критерия Фишера.
Значение F-критерия Фишера можно найти в таблице № 2 протокола EXCEL, а именно Fфакт= 940,56.
Для определения табличного значения F-критерия при доверительной вероятности 0,05 и при и воспользуемся функцией FРАСПОБР.
В результате получаем значение F-критерия, равное 2,66. Поскольку Fфакт > Fтабл , то уравнение регрессии следует признать адекватным.
Оценим статистическую значимость параметров уравнениярегрессии при помощи критерия...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
3 декабря 2015
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Построить матрицу парных коэффициентов корреляции Установить какие факторы мультиколлинеарны.docx
2021-05-04 11:20
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4.3
Положительно
Автор просто супер! преподаватель придумал мудреные задания, но автор прекрасно с ними справился и работу оценили на высший бал! большое спасибо!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
