Спасибо за быстро выполненную работу! Надеюсь на дальнейшее сотрудничество)
Информация о работе
Подробнее о работе
Вариант 2 По данным представленным в таблице изучается зависимость индекса человеческого развития y
- 4 страниц
- 2015 год
- 20 просмотров
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Построение системы показателей (факторов). Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции. Выбор факторных признаков для построения двухфакторной регрессионной модели.
Статистические данные по всем переменным приведены в табл. 1. Из условия следует, что n=25, m= 3.
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. Если введены и заголовки столбцов, то установить флажок «Метки в первой строке».
Выбрать параметры вывода. В данном случае «Новый рабочий лист».
«ОК»
Таблица 2
Результаты корреляционного анализа
y x3 х4 x5
y 1
x3 -0,4813 1
х4 0,8933 -0,6129 1
x5 0,7644 -0,2911 0,6252 1
Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции показывает, что зависимая переменная, т.е. индекс человеческого развития, имеет тесную связь с ожидаемой продолжительностью жизни при рождении (ryx4 = 0,8933), обратную умеренную связь с индексом потребительских цен (ryx3 =-0,4813) и тесную прямую с суточной калорийностью питания населения (ryx4=0,7644). Между всеми объясняющими факторами наблюдается тесная или умеренная связь, что говорит о том, что дублирующих факторов нет, то есть мультиколлинеарность присутствует. Исключаем фактор x3. Таким образом в модели остаются факторы х4 и х5.
2.Рассчитаем параметры линейной модели регрессии
Для того чтобы составить уравнение регрессии зависимости индекса человеческого развития от с фактическим конечным потреблением домашних хозяйств по паритету покупательной способности на душу населения и индексом потребительских цен воспользуемся функцией программы Microsoft Excel, а именно инструмента «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 У» ввести адрес одного диапазона ячеек, который представляет зависимую переменную. В п
Отсутствует
Вариант 2:
По данным, представленным в таблице, изучается зависимость индекса человеческого развития y от переменных:
х3 –индекс потребительских цен в %;
х4 – ожидаемая продолжительность жизни при рождении 2009г., число лет;
х5 – суточная калорийность питания населения, ккал на душу населения;
Страны y x3 х4 x5
Австралия 0,97 128 82 3261
Австрия 0,955 119 80 3800
Белоруссия 0,826 578 70 3186
Бельгия 0,953 120 80 3721
Великобритания 0,947 119 80 3432
Германия 0,947 116 80 3549
Дания 0,955 120 78 3378
Индия 0,612 199 64 2321
Испания 0,955 120 81 3239
Италия 0,951 122 82 3627
Канада 0,966 120 81 3399
Казахстан 0,804 212 64 3284
Китай 0,772 120 74 3036
Латвия 0,866 176 71 2923
Нидерланды 0,964 121 80 3261
Норвегия 0,971 124 81 3453
Польша 0,88 128 75 3392
Россия 0,817 304 66 3172
США 0,956 125 78 3688
Украина 0,796 262 68 3198
Финляндия 0,959 115 79 3240
Франция 0,961 117 81 3531
Чехия 0,903 122 77 3305
Швейцария 0,96 108 82 3454
Швеция 0,963 115 81 3125
Требуется:
1. Осуществить выбор факторных признаков для построения двухфакторной регрессионной модели.
2. Рассчитать параметры модели.
3. Для оценки качества всего уравнения регрессии определить:
- линейный коэффициент множественной корреляции;
- коэффициент детерминации.
4. Осуществить оценку значимости уравнения регрессии.
5. Оценить с помощью t-критерия Стьюдента статистическую значимость коэффициентов уравнения множественной регрессии.
6. Оценить влияние факторов на зависимую переменную по модели. Для этого рассчитайте:
- β-коэффициенты;
- коэффициенты эластичности.
Отсутствует
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
