Создан заказ №948805
27 января 2016
13 9 8 2 16 6 13 3 17 2 16 4 15 8 9 5 12 3 10 По пяти районам области за текущий год известны значения отклика Y и регрессора Х (таблица)
Как заказчик описал требования к работе:
Необходимо написать решение задач по эконометрике. Обращаюсь к авторам, у которых много работ по этой дисциплина. Прикрепляю пример и оформление доклада. Срок - 3 дня. 12 страниц печатного текста шрифт 14
Фрагмент выполненной работы:
13,9 8
2 16,6 13
3 17,2 16
4 15,8 9
5 12,3 10
По пяти районам области за текущий год известны значения отклика Y и регрессора Х (таблица).
Рассчитайте параметры уравнения линейной зависимости. Запишите полученное уравнение.
Найти оценки дисперсий ,,.
Постройте таблицу дисперсионного анализа.
Оцените тесноту связи с помощью коэффициента корреляции и детерминации. Сделайте вывод.
Оцените значимость коэффициента регрессии с помощью t-критерия Стьюдента. (работа была выполнена специалистами Автор 24) Сделайте вывод.
Оцените с помощью F-критерия Фишера статистическую надежность результатов регрессионного моделирования. Сделайте вывод.
Решение:
Рассчитайте параметры уравнения линейной зависимости. Запишите полученное уравнение.
Система нормальных уравнений для определения коэффициентов уравнения
nb0+b1x=yb0x+b1x2=xy
Для расчета параметров уравнения линейной регрессии строим расчетную таблицу 2.
Таблица .2
x y xy
x2 y2 ŷx
(y-ŷx)2 y-y2
Ai
1 8 13,9 111,2 64 193,21 13,77 0,0169 1,5876 1,9321 1,65
2 13 16,6 215,8 169 275,56 15,92 0,4624 2,0736 0,5776 5,03
3 16 17,2 275,2 256 295,84 17,21 0,0001 4,1616 4,2025 2,52
4 9 15,8 142,2 81 249,64 14,2 2,56 0,4096 0,9216 0,74
5 10 12,3 123 100 151,29 14,63 5,4289 8,1796 0,2809 7,05
Итого 56 75,8 867,4 670 1165,54 75,73 8,4683 16,412 7,9147 16,99
Среднее значение 11,2 15,16 173,48 134 233,108 15,146 1,69366 3,2824 1,58294 3,398
σ 2,93 1,81 - - - - - - -
σ2 8,56 3,28 - - - - - - -
Все расчеты в таблице велись по формулам
.
Тогда
Параметры регрессии
b1=yx-y*xx2-x2=173,48-11,2*15,168,56=0,43
b0=y-b1*x=15,16-0,43*11,2=10,33
Полученное уравнение регрессии
yx=10,33+0,43x
Параметр регрессии позволяет сделать вывод, что с увеличением среднедневной заработной платы на 1 руб. расходы на покупку продовольственных товаров возрастают в среднем на 0,43%.
Найти оценки дисперсий ,,.
Sост2=y-yx2n-2=8,46833=2,82
Db0=y-y2n-1=16,4124=4,103
Db1=y-y21=7,915
Постройте таблицу дисперсионного анализа.
df
SS MS F
Регрессия 1 7,945 7,945 2,815
Остаток 3 8,467 2,822
Итого 4 16,412
Оцените тесноту связи с помощью коэффициента корреляции и детерминации. Сделайте вывод.
Теснота связи линейной регрессии оценивалась по коэффициенту корреляции:
rxy=b1*σxσy=0,43*2,931,81=0,696
Поскольку 0,5 ≤rxy≤ 0,7, то между признаками существует заметная положительная связь (rxy ≥ 0).
Коэффициент детерминации: r2xy =0.6962= 0,484
Это означает, что 48,4 % вариации расходов на покупку продовольственных товаров y объясняется вариацией фактора x – среднедневной заработной платы, а остальные 51,6 % – вариацией других, неучтенных в данном исследовании факторов.
Оцените значимость коэффициента регрессии с помощью t-критерия Стьюдента...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
28 января 2016
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
13 9 8
2 16 6 13
3 17 2 16
4 15 8 9
5 12 3 10
По пяти районам области за текущий год известны значения отклика Y и регрессора Х (таблица).jpg
2016-01-31 18:27
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4
Положительно
Заказываю не первый раз у этого автора. Работа выполнена гораздо раньше срока, за что автору огромное спасибо. Очень приятно работать!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
