Спасибо за быстро выполненную работу! Надеюсь на дальнейшее сотрудничество)
Информация о работе
Подробнее о работе
Регрессия интервальных рядов в Excel
- 1 страниц
- 2017 год
- 132 просмотра
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
По формулам (32) и (33) необходимо построить уравнения линейной регрессии с y на x и с x на y, соответственно:
y ̅_x=r_xy σ_y/σ_x (x-x ̅ )+y ̅ (32)
x ̅_y=r_xy σ_x/σ_y (y-y ̅ )+x ̅ (33)
Вычислим коэффициент корреляции по формуле (34):
r_xy=(Cov(x,y))/(σ_y σ_x )=30,88/(6,48*5,74)=0,831 (34)
Запишем получившиеся уравнения регрессии (35) и (36):
y ̅_x=0,8316,48/5,74 (x-476,46)+229,85 y=0,938x-217,39 (35)
x ̅_y=0,8315,74/6,48 (y-229,85)+476,46 x=0,736y-306,76 (36)
Коэффициент детерминации равен (37):
R^2=r_xy^2=〖0,831〗^2=0,690
Для более корректной интерпретации коэффициента перед регрессором, рассчитаем так называемый средний коэффициент эластичности для модели линейной регрессии (38):
(Э_yx ) ̅=b x ̅/y ̅ =0,938476,46/229,85=1,94
Парный регрессионный анализ интервальных рядов в Excel: корреляция, коэффициенты детерминации, эластичность, регрессии по х и у, ковариация, корреляционная таблица (в ячейках все формулы сохранены, видно что из чего получается)
Елисеева
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
