Спасибо за быстро выполненную работу! Надеюсь на дальнейшее сотрудничество)
Информация о работе
Подробнее о работе
Множественная линейная регрессия Объем предложения блага фирмы y цена – x1 заработная плата сотрудни
- 3 страниц
- 2016 год
- 20 просмотров
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Рассчитаем линейные коэффициенты корреляции
Rx1y=nx1y-x1ynx12-x12ny-y2
Rx2y=nx2y-x2ynx22-x22ny-y2
Rx1y=nx1x2-x1x2nx12-x12nx22-x22
Расчетная таблица:
N
y
x1
x2
y2
x12
x22
x1y
x2y
x1x2
1
230
23
130
52900
529
16900
5290
29900
2990
2
232
23
132
53824
529
17424
5336
30624
3036
3
233
23
123
54289
529
15129
5359
28659
2829
4
235
23
135
55225
529
18225
5405
31725
3105
5
236
24
126
55696
576
15876
5664
29736
3024
6
237
24
137
56169
576
18769
5688
32469
3288
7
237
24
137
56169
576
18769
5688
32469
3288
8
235
23
125
55225
529
15625
5405
29375
2875
9
234
26
134
54756
676
17956
6084
31356
3484
10
233
20
123
54289
400
15129
4660
28659
2460
Σ
2342
233
1302
548542
5449
169802
54579
304972
30379
Rx1y=10*54579-233*234210*5449-233210*548542-23422=0,344
Rx2y=10*304972-1302*234210*169802-1302210*548542-23422=0,385
Rx1x2=10*30379-233*130210*5449-233210*169802-13022=0,564
Rx1y и Rx2y лежат в промежутке (0,3;05), что говорит о слабой и прямой связи между xi и y. Связь между признаками умеренная и прямая 0,5<Rx1x2<0,7.
Коэффициент алиенации.
A1=1-Rx1y2=1-0,3442=0,939
A2=1-Rx2y2=1-0,3852=0,923
A12=1-Rx1x22=1-0,5642=0,826
Ошибки коэффициентов корреляции.
Srx1y=A1n-2=0,9398=0,332
Srx2y=A2n-2=0,9238=0,326
Srx1x2=A12n-2=0,8268=0,292
Значимость коэффициентов корреляции
tкрит=tα;n-2=t0,05;8=2,306
tx1y=Rx1ySrx1y=0,3430,332=1,035<tкрит-
-коэффициент корреляции Rx1y статистически не значим
tx2y=Rx2ySrx2y=0,3850,326=1,179<tкрит-
-коэффициент корреляции Rx2y статистически не значим
tx1x2=Rx1x2Srx1x2=0,5640,292=1,930<tкрит-
-коэффициент корреляции Rx1x2 статистически не значим
Все три коэффициента корреляции статистически незначимы. Можно сделать вывод о том, что между объемом предложения блага, ценой и заработной платы сотрудников связи нет.
2. Оцените коэффициенты уравнения парной линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Оцените на сколько единиц в среднем изменится переменная y, если переменная x вырастет на 1 единицу.
N
y
x1
x2
y-y2
x1-x12
x2-x22
1
230
23
130
17,64
0,09
0,04
2
232
23
132
4,84
0,09
3,24
3
233
23
123
1,44
0,09
51,84
4
235
23
135
0,64
0,09
23,04
5
236
24
126
3,24
0,49
17,64
6
237
2
Отсутствует
Множественная линейная регрессия
Объем предложения блага фирмы y, цена – x1, заработная плата сотрудников – x2.
1. Оценить тесноту связи между признаками x и y.
2. Оцените коэффициенты уравнения парной линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Оцените на сколько единиц в среднем изменится переменная y, если переменная x вырастет на 1 единицу.
3. Проверьте статистическую значимость оценок b0, b1 и b2 теоретических коэффициентов β0, β1 и β2 при уровнях значимости α=0,05.
4. Сделайте вывод о качестве подобранного уравнения. Рассчитайте коэффициент детерминации. Рассчитайте t-статистику для коэффициента детерминации и оцените его статистическую значимость. Рассчитайте 95%-е доверительные интервалы для теоретических коэффициентов регрессии.
y
x1
x2
230
23
130
232
23
132
233
23
123
235
23
135
236
24
126
237
24
137
237
24
137
235
23
125
234
26
134
233
20
123
Отсутствует
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
