+
Подробнее о работе
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Осуществим выбор факторных признаков для построения двухфакторной регрессионной модели.
Статистические данные по всем переменным приведены в табл. 2.1. Из условия следует, что n=25, m= 3.
Для осуществления корреляционного анализа воспользуемся функцией «Анализ данных» из пакета прикладных программ Microsoft Excel. В результате проведенных действий получим матрицу коэффициентов парной корреляции (см. табл. 2.2).
Таблица 2.2
Результаты корреляционного анализа
Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции показывает, что зависимая переменная, т.е. индекс человеческого развития, имеет тесную прямую связь с двумя факторами: ожидаемым ВВП на душу населения по итогам 2009 г. () и фактическим конечным потреблением домашних хозяйств по паритету покупательной способности на душу населения (); обратную умеренную связь с индексом потребительских цен (). Между факторами и наблюдается тесная прямая связь (, что говорит о возможном наличии мультиколлинеарности. Между факторами и , а также и наблюдается умеренная обратная связь (. Так как в модели необходимо оставить два фактора, то оставим те, которые оказывают наибольшее влияние на результат. Таким образом, в модели остаются факторы и .
2. Рассчитаем параметры линейной модели регрессии. Для данной задачи имеем такое уравнение регрессии:
Для того чтобы составить уравнение регрессии зависимости индекса человеческого развития от ожидаемого ВВП на душу населения по итогам 2009 г. и фактического конечного потребления домашних хозяйств по паритету покупательной способности на душу населения, воспользуемся функцией «Регрессия» программы Microsoft Excel.
Результаты произведенных действий приведены в таблице 2.3.
Таблица 2.3
Результаты вычислений с помощью функции «Регрессия»
Для составления у
Отсутствует
2.
Вариант 8: .
По данным, представленным в таблице, изучается зависимость индекса человеческого развития y от переменных:
х1 – ВВП на душу населения, тыс. $, по итогам 2009г;
х2 – фактическое конечное потребление домашних хозяйств по паритету покупательной способности на душу населения (Россия = 100);
х3 –индекс потребительских цен в %;
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.
Таблица 2.1. Статистические данные
Отсутствует
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
Осуществим выбор факторных признаков для построения двухфакторной регрессионной модели.
Статистические данные по всем переменным приведены в табл. 2.1. Из условия следует, что n=25, m= 3.
Для осуществления корреляционного анализа воспользуемся функцией «Анализ данных» из пакета прикладных программ Microsoft Excel. В результате проведенных действий получим матрицу коэффициентов парной корреляции (см. табл. 2.2).
Таблица 2.2
Результаты корреляционного анализа
Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции показывает, что зависимая переменная, т.е. индекс человеческого развития, имеет тесную прямую связь с двумя факторами: ожидаемым ВВП на душу населения по итогам 2009 г. () и фактическим конечным потреблением домашних хозяйств по паритету покупательной способности на душу населения (); обратную умеренную связь с индексом потребительских цен (). Между факторами и наблюдается тесная прямая связь (, что говорит о возможном наличии мультиколлинеарности. Между факторами и , а также и наблюдается умеренная обратная связь (. Так как в модели необходимо оставить два фактора, то оставим те, которые оказывают наибольшее влияние на результат. Таким образом, в модели остаются факторы и .
2. Рассчитаем параметры линейной модели регрессии. Для данной задачи имеем такое уравнение регрессии:
Для того чтобы составить уравнение регрессии зависимости индекса человеческого развития от ожидаемого ВВП на душу населения по итогам 2009 г. и фактического конечного потребления домашних хозяйств по паритету покупательной способности на душу населения, воспользуемся функцией «Регрессия» программы Microsoft Excel.
Результаты произведенных действий приведены в таблице 2.3.
Таблица 2.3
Результаты вычислений с помощью функции «Регрессия»
Для составления у
Отсутствует
2.
Вариант 8: .
По данным, представленным в таблице, изучается зависимость индекса человеческого развития y от переменных:
х1 – ВВП на душу населения, тыс. $, по итогам 2009г;
х2 – фактическое конечное потребление домашних хозяйств по паритету покупательной способности на душу населения (Россия = 100);
х3 –индекс потребительских цен в %;
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.
Таблица 2.1. Статистические данные
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—4 дня |
100 ₽ | Цена | от 20 ₽ |
Не подошла эта работа?
В нашей базе 23423 Решения задач — поможем найти подходящую