Создан заказ №896842
30 декабря 2015
Вариант 13 В следующей таблице приведены данные по реальному ВНП (GNP) реальному объему потребления (CONG) и объему инвестиций (INV) для некоторой страны
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:
Вариант 13
В следующей таблице приведены данные по реальному ВНП (GNP), реальному объему потребления (CONG) и объему инвестиций (INV) для некоторой страны.
GNP 240 248 261 274 273 269 283 296 312 319
CONG 149 154 162 169 167 171 180 188 196 200
INV 38,2 41,9 46,5 52,1 48,1 38,3 45,4 52,1 56,8 57,5
GNP 318 325 317 327 350 361 372 385 402 412
CONG 200 202 205 215 225 235 245 252 261 266
INV 50,9 54,5 44,7 50,4 65,8 63,7 64 76,4 71,6 71,8
а) Постройте уравнение регрессии .
б) Оцените качество построенного уравнения.
в) Имеет ли место мультиколлинеарность для построенного вами уравнения?
г) Если мультиколлинеарность присутствует, то, найти наилучшую по качеству линейную регрессионную модель, исключив при этом мультиколлинеарность.
Решение:
а) Построим уравнение регрессии .
Построим линейную регрессионную модель с использованием всех шести объясняющих переменных с помощью функции Регрессия (заметим, что во входной интервал X следует вводить сразу весь набор значений объясняющих переменных):
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. (работа была выполнена специалистами author24.ru) 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 на рис. 1.
Рис.1
Для того чтобы составить уравнение регрессии по нашим данным, проанализируем полученные итоги. Найдем графу «Коэффициенты» в Таблице 1. Значения для GNP =0, 6019, для CONG = – 0,563.
Уравнение регрессии:
б) Оценим качество построенного уравнения.
Коэффициент множественной корреляции равен: , и показывает на весьма сильную связь всего набора факторов с результатом.
Коэффициент множественной детерминации оценивает долю вариации результата за счет представленных в уравнении факторов в общей вариации результата. Здесь эта доля составляет 86,8% и указывает на весьма высокую степень обусловленности вариации объема инвестиций (INV) вариацией факторов, реального ВНП (GNP) и реального объема потребления (CONG).
Скорректированный (нормированный) коэффициент множественной детерминации определяет тесноту связи с учетом степеней свободы общей и остаточной дисперсий. Он дает такую оценку тесноты связи, которая не зависит от числа факторов и поэтому может сравниваться по разным моделям с разным числом факторов. Он так же указывают на весьма высокую (более 85%) детерминированность результата INV в модели факторами GNP и CONG.
Проверка значимости уравнения регрессии на основе вычисления F-критерия Фишера.
Значение F-критерия Фишера можно найти в таблице № 1 протокола EXCEL, а именно Fфакт= 55,928.
Для определения табличного значения F-критерия при доверительной вероятности 0,05 и при и воспользуемся функцией FРАСПОБР рис.2.
Рис.2
В результате получаем значение F-критерия, равное 3,591. Поскольку Fфакт > Fтабл , то уравнение регрессии следует признать адекватным.
Следовательно, полученное значение не случайно, оно сформировалось под влиянием существенных факторов, т.е. подтверждается статистическая значимость всего уравнения и показателя тесноты связи .
Анализируя выходные данные, приходим к выводу, что все коэффициенты регрессии незначимы при уровне значимости 0,05 (все Р – значения больше 0,05).
С другой стороны, высокое значение и значимость уравнения в целом (F-значение, равное 0,0000000333, меньше 0,05), указывают на то, что в модели присутствуют значимые переменные.
в) Имеет ли место мультиколлинеарность для построенного вами уравнения?
Для отбора факторов в модель регрессии и оценки их мультиколлинеарности, найдем матрицу парных коэффициентов корреляции. Расчет корреляционной матрицы предусмотрен функцией Корреляция в пакете Анализ данных. Для вызова функции Корреляция необходимо выбрать команду меню Данные → Анализ данных. На экране раскроется диалоговое окно Анализ данных, в котором следует выбрать значение Корреляция...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
31 декабря 2015
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Вариант 13
В следующей таблице приведены данные по реальному ВНП (GNP) реальному объему потребления (CONG) и объему инвестиций (INV) для некоторой страны.docx
2018-09-18 07:25
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Хочу выразить благодарность автору за отлично выполненную работу. Автор всегда на связи, написала работу очень доступно и качественно.Учла все пожелания. Преподаватель принял без замечаний.Спасибо!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
