Спасибо за быстро выполненную работу! Надеюсь на дальнейшее сотрудничество)
Подробнее о работе
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Для удобства проведения расчетов поместим результаты промежуточных расчетов в таблицу:
№
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 15,9 1 39 15,90 620,1 39,00 1,00 1521 252,81
2 27 3 68,4 81,00 1846,8 205,20 9,00 4678,56 729
3 13,5 1 34,8 13,50 469,8 34,80 1,00 1211,04 182,25
4 15,1 1 39 15,10 588,9 39,00 1,00 1521 228,01
5 21,1 2 54,7 42,20 1154,2 109,40 4,00 2992,09 445,21
6 28,7 3 74,7 86,10 2143,9 224,10 9,00 5580,09 823,69
7 27,2 3 71,7 81,60 1950,2 215,10 9,00 5140,89 739,84
8 28,3 3 74,5 84,90 2108,4 223,50 9,00 5550,25 800,89
9 52,3 4 137,7 209,20 7201,7 550,80 16,00 18961,29 2735,29
10 22 1 40 22,00 880,0 40,00 1,00 1600 484
11 28 2 53 56,00 1484,0 106,00 4,00 2809 784
12 45 3 86 135,00 3870,0 258,00 9,00 7396 2025
13 51 4 98 204,00 4998,0 392,00 16,00 9604 2601
14 34,4 2 62,6 68,80 2153,4 125,20 4,00 3918,76 1183,36
15 24,7 1 45,3 24,70 1118,9 45,30 1,00 2052,09 610,09
Сумма 434,20 34,00 979,40 1140,00 32588,31 2607,40 94,00 74536,06 14624,44
Ср. знач. 28,95 2,27 65,29 76,00 2172,55 173,83 6,27 4969,07 974,96
Найдем средние квадратические отклонения признаков:
Вычисление параметров линейного уравнения множественной регрессии.
Для нахождения параметров линейного уравнения множественной регрессии
необходимо решить следующую систему линейных уравнений относительно неизвестных параметров , , :
либо воспользоваться готовыми формулами:
237172525400394779514605043307030480
Рассчитаем сначала парные коэффициенты корреляции:
Находим
Таким образом, получили следующее уравнение множественной регрессии:
Экономический смысл параметров уравнения регрессии:
При увеличении числа комнат квартиры на 1 шт., цена квартиры увеличивается на 0,268 тыс. долл. при неизменной общей площади квартиры; при увеличении общей площади квартиры на 1 кв. м., цена квартиры увеличивается на 0,390 тыс. долл. при неизменном количестве комнат в квартире.
2. Рассчитаем частные коэффициенты эластичности.
Частный коэффициент эластичности |E1| < 1. Следовательно, его влияние на результативный признак Y незначительно.
Частный коэффициент эластичности |E2| < 1. Следовательно, его влияние на результативный признак Y незначительно.
Т.е. увеличение только количества комнат (от своего среднего значения) или только общей площади квартир на 1% увеличивает в среднем стоимость квартиры на 0,02% или 0,88% соответственно. Таким образом, подтверждается большее влияние на результат фактора х2, чем фактора х1.
3. Определим стандартизованные коэффициенты регрессии.
Коэффициенты и стандартизованного уравнения регрессии находятся п
Отсутствует
По данным, взятым из соответствующей таблицы, выполнить следующие действия:
1. Построить линейное уравнение множественной регрессии и пояснить экономический смысл его параметров.
2. Рассчитать частные коэффициенты эластичности.
3. Определить стандартизованные коэффициенты регрессии.
4. Сделать вывод о силе связи результата и факторов.
5. Определить парные и частные коэффициенты корреляции, а также множественный коэффициент корреляции; сделать выводы.
6. Дать оценку полученного уравнения на основе коэффициента детерминации и общего F-критерия Фишера.
7. Рассчитать прогнозное значение результата, если прогнозные значения факторов составляют 80% от их максимальных значений.
8. Рассчитать ошибки и доверительный интервал прогноза для уровня значимости 5 % (α=0,05).
9. Оценить полученные результаты, выводы оформить в аналитической записке
Номер строящегося дома Цена квартиры, тыс. долл., у Число комнат квартиры, шт., х1
Общая площадь квартиры, кв. м., х2
1 15,9 1 39
2 27 3 68,4
3 13,5 1 34,8
4 15,1 1 39
5 21,1 2 54,7
6 28,7 3 74,7
7 27,2 3 71,7
8 28,3 3 74,5
9 52,3 4 137,7
10 22 1 40
11 28 2 53
12 45 3 86
13 51 4 98
14 34,4 2 62,6
15 24,7 1 45,3
Отсутствует
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
Для удобства проведения расчетов поместим результаты промежуточных расчетов в таблицу:
№
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 15,9 1 39 15,90 620,1 39,00 1,00 1521 252,81
2 27 3 68,4 81,00 1846,8 205,20 9,00 4678,56 729
3 13,5 1 34,8 13,50 469,8 34,80 1,00 1211,04 182,25
4 15,1 1 39 15,10 588,9 39,00 1,00 1521 228,01
5 21,1 2 54,7 42,20 1154,2 109,40 4,00 2992,09 445,21
6 28,7 3 74,7 86,10 2143,9 224,10 9,00 5580,09 823,69
7 27,2 3 71,7 81,60 1950,2 215,10 9,00 5140,89 739,84
8 28,3 3 74,5 84,90 2108,4 223,50 9,00 5550,25 800,89
9 52,3 4 137,7 209,20 7201,7 550,80 16,00 18961,29 2735,29
10 22 1 40 22,00 880,0 40,00 1,00 1600 484
11 28 2 53 56,00 1484,0 106,00 4,00 2809 784
12 45 3 86 135,00 3870,0 258,00 9,00 7396 2025
13 51 4 98 204,00 4998,0 392,00 16,00 9604 2601
14 34,4 2 62,6 68,80 2153,4 125,20 4,00 3918,76 1183,36
15 24,7 1 45,3 24,70 1118,9 45,30 1,00 2052,09 610,09
Сумма 434,20 34,00 979,40 1140,00 32588,31 2607,40 94,00 74536,06 14624,44
Ср. знач. 28,95 2,27 65,29 76,00 2172,55 173,83 6,27 4969,07 974,96
Найдем средние квадратические отклонения признаков:
Вычисление параметров линейного уравнения множественной регрессии.
Для нахождения параметров линейного уравнения множественной регрессии
необходимо решить следующую систему линейных уравнений относительно неизвестных параметров , , :
либо воспользоваться готовыми формулами:
237172525400394779514605043307030480
Рассчитаем сначала парные коэффициенты корреляции:
Находим
Таким образом, получили следующее уравнение множественной регрессии:
Экономический смысл параметров уравнения регрессии:
При увеличении числа комнат квартиры на 1 шт., цена квартиры увеличивается на 0,268 тыс. долл. при неизменной общей площади квартиры; при увеличении общей площади квартиры на 1 кв. м., цена квартиры увеличивается на 0,390 тыс. долл. при неизменном количестве комнат в квартире.
2. Рассчитаем частные коэффициенты эластичности.
Частный коэффициент эластичности |E1| < 1. Следовательно, его влияние на результативный признак Y незначительно.
Частный коэффициент эластичности |E2| < 1. Следовательно, его влияние на результативный признак Y незначительно.
Т.е. увеличение только количества комнат (от своего среднего значения) или только общей площади квартир на 1% увеличивает в среднем стоимость квартиры на 0,02% или 0,88% соответственно. Таким образом, подтверждается большее влияние на результат фактора х2, чем фактора х1.
3. Определим стандартизованные коэффициенты регрессии.
Коэффициенты и стандартизованного уравнения регрессии находятся п
Отсутствует
По данным, взятым из соответствующей таблицы, выполнить следующие действия:
1. Построить линейное уравнение множественной регрессии и пояснить экономический смысл его параметров.
2. Рассчитать частные коэффициенты эластичности.
3. Определить стандартизованные коэффициенты регрессии.
4. Сделать вывод о силе связи результата и факторов.
5. Определить парные и частные коэффициенты корреляции, а также множественный коэффициент корреляции; сделать выводы.
6. Дать оценку полученного уравнения на основе коэффициента детерминации и общего F-критерия Фишера.
7. Рассчитать прогнозное значение результата, если прогнозные значения факторов составляют 80% от их максимальных значений.
8. Рассчитать ошибки и доверительный интервал прогноза для уровня значимости 5 % (α=0,05).
9. Оценить полученные результаты, выводы оформить в аналитической записке
Номер строящегося дома Цена квартиры, тыс. долл., у Число комнат квартиры, шт., х1
Общая площадь квартиры, кв. м., х2
1 15,9 1 39
2 27 3 68,4
3 13,5 1 34,8
4 15,1 1 39
5 21,1 2 54,7
6 28,7 3 74,7
7 27,2 3 71,7
8 28,3 3 74,5
9 52,3 4 137,7
10 22 1 40
11 28 2 53
12 45 3 86
13 51 4 98
14 34,4 2 62,6
15 24,7 1 45,3
Отсутствует
Купить эту работу vs Заказать новую | ||
---|---|---|
0 раз | Куплено | Выполняется индивидуально |
Не менее 40%
Исполнитель, загружая работу в «Банк готовых работ» подтверждает, что
уровень оригинальности
работы составляет не менее 40%
|
Уникальность | Выполняется индивидуально |
Сразу в личном кабинете | Доступность | Срок 1—5 дней |
90 ₽ | Цена | от 200 ₽ |
Не подошла эта работа?
В нашей базе 51915 Контрольных работ — поможем найти подходящую