Создан заказ №906278
5 января 2016
Используя данные Федеральной службы государственной статистики РФ Оценить связи факторов с показателем и друг с другом с помощью коэффициентов линейной парной корреляции
Как заказчик описал требования к работе:
Задание: решить контрольную по эконометрике, срок 2 дня, очень нужно! Расписывайте, пожалуйста, подробное решение для каждой задачи.
Фрагмент выполненной работы:
Используя данные Федеральной службы государственной статистики РФ:
Оценить связи факторов с показателем и друг с другом с помощью коэффициентов линейной парной корреляции.
Построить линейные регрессионные модели показателя с предложенными факторами. Оценить качество моделей.
Используя удачную модель (с приемлемым уровнем значимости), получить прогнозы наследующий год. Для значений факторов использовать средние арифметические значения за три года последних года на тот же период времени.
Вариант
Факторы для моделей
8
Решение:
Оценим связи факторов с показателем и друг с другом с помощью коэффициентов линейной парной корреляции.
Вычислим матрицу коэффициентов парной корреляции, проверим значимость коэффициентов корреляции:
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. (работа была выполнена специалистами author24.ru) Если введены и заголовки столбцов, то установить флажок «Метки в первой строке».
Выбрать параметры вывода. В данном случае «Новый рабочий лист».
«ОК»
Результаты корреляционного анализа
Рис.1
Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции начнем с анализа первого столбца матрицы, в котором расположены коэффициенты корреляции, отражающие тесноту связи, зависимой переменной оборот розничной торговли (в % к предыдущему периоду) с включенными в анализ факторами. Анализ показывает, что зависимая переменная, то есть оборот розничной торговли (в % к предыдущему периоду), имеет тесную, прямую связь с реальной заработной платой (в % к предыдущему периоду) (ryx3 = 0,874) и с номинальной заработной платой (в % к предыдущему периоду) (ryx2 = 0,8537), умеренную, обратную связь с индексом потребительских цен (в % к предыдущему периоду) (ryx4 = - 0,5919) и с индексом потребительских цен (непродовольственные товары) (в % к предыдущему периоду) (ryx6 = -0,4173).
Построим линейные регрессионные модели показателя с предложенными факторами. Оценим качество моделей:
На первом шаге построим модель зависимости оборота розничной торговли (в % к предыдущему периоду) от номинальной заработной платы (в % к предыдущему периоду). 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 1.
Таблица 1
Результаты произведенных действий см. Таблицу 1
Для того чтобы составить уравнение регрессии по нашим данным, проанализируем полученные итоги. Найдем графу «Коэффициенты» в Таблице 1. Значения для х2 = 1,076.
Уравнение регрессии зависимости оборота розничной торговли (в % к предыдущему периоду от номинальной заработной платы (в % к предыдущему периоду) можно записать в следующем виде:
Экономическая интерпретация коэффициентов модели регрессии.
В таблице № 3 приведены вычисленные (предсказанные) по модели значения зависимой переменной и значения остаточной компоненты . Значение коэффициентов детерминации и множественной корреляции можно найти по таблице Регрессионная статистика.
Коэффициент детерминации:
Он показывает долю вариации результативного признака под воздействием изучаемых факторов. В нашем случае коэффициент детерминации равен 0,729. Следовательно, около 73% вариации зависимой переменной учтено в модели и обусловлено влиянием включенных факторов.
Коэффициент множественной корреляции R:
= 0,853.
Он показывает тесноту зависимости переменной с одним включенными в модель объясняющими факторами. Связь между факторами сильная.
Проверка значимости уравнения регрессии на основе вычисления F-критерия Фишера.
.
Значение F-критерия Фишера можно найти в таблице № 4 протокола EXCEL, а именно Fфакт= 75, 22.
Для определения табличного значения F-критерия при доверительной вероятности 0,05 и при и воспользуемся функцией FРАСПОБР.
В результате получаем значение F-критерия, равное 4,196. Поскольку Fфакт > Fтабл , то уравнение регрессии следует признать адекватным.
Оценка статистической значимости коэффициентов уравнения множественной регрессии с помощью t-критерия Стьюдента
Расчетные значения t-критерия Стьюдента для коэффициентов уравнения регрессии , приведены в таблице № 4 протокола EXCEL.
tрасч2 = 8,67
Табличное значение t-критерия Стьюдента можно найти с помощью функции СТЬЮДРАСПОБР.
Табличное значение t-критерия Стьюдента при пятипроцентном уровне значимости и степенях свободы (30-1-1) составляет 2,048...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
6 января 2016
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Используя данные Федеральной службы государственной статистики РФ
Оценить связи факторов с показателем и друг с другом с помощью коэффициентов линейной парной корреляции.docx
2017-03-25 14:38
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Отличный автор! Выполнила раньше срока, учла все пожелания!!! Спасибо большое!!!!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
