+
Информация о работе
Подробнее о работе
ВГМХА Эконометрика вар 4 2 задания эксель и ворд
- 36 страниц
- 2025 год
- 0 просмотров
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
линейная модель тренда:
уравнение модели:
,
где – уровни динамического ряда, рассчитанные по уравнению тренда на момент времени t,
a – свободный член уравнения, численно равный среднему выравненному уровню для момента или периода времени, принятого за начало отсчета, т.е. для t=0;
b – средняя величина изменения уровней ряда за единицу изменения
времени;
t – номера моментов или периодов времени, к которым относятся
уровни временного ряда (год, квартал, месяц, дата).
система нормальных уравнений:
и т.д.
ЗАДАНИЕ 1
1. На основе исходных данных, представленных в разделе 5 (таблица 5.1), выявите основную тенденцию в динамике показателя, построив линейную и параболическую модели трендов. Сформулируйте выводы по полученным моделям.
2. Изобразите графически фактическую и трендовую динамику показателя, выведите на поле графика уравнения обеих моделей трендов и показатели величины достоверности аппроксимации.
3. Для трендовых моделей выполните оценку их качества методом дисперсионного анализа с применением статистического критерия Фишера, дайте их сравнительную характеристику в отношении аппроксимирующих свойств.
4. Проведите тестирование найденных моделей трендов на пригодность к прогнозированию (вычислив коэффициенты автокорреляции остатков, применив критерий Дарбина-Уотсона), оцените качество моделей (вычислив среднюю ошибку аппроксимации). Сформулируйте выводы.
5. Для трендовых моделей рассчитайте точечный и интервальный прогнозы положения трендов и уровней исследуемого показателя на 2023-2025 годы. Сформулируйте выводы.
ЗАДАНИЕ 2
1. На основе исходных данных, представленных в разделе 5 (таблица 5.2), выполните однофакторный корреляционно-регрессионный анализ зависимости результативной переменной (У) и каждой из двух факторных переменных (Х1 и Х2). Для выполнения расчетов используйте инструмент «Регрессия» в пакете «Анализ данных» в расчетном файле MS Excel, размещенном на портале (файл «Группа_ФИО_Эконометрика_Задание_2_Год). По результатам полученного отчета о статистической обработке сделайте выводы; показатели, которые не вычисляются с помощью инструмента «Регрессия», рассчитайте по формулам.
2. Постройте диаграммы, отражающие поле корреляции для переменной У и каждого из факторов Х1 и Х2, на графике отразите линию регрессии, уравнение регрессионной модели и показатель достоверности аппроксимации (R^2).
3. С помощью инструмента «Корреляция» пакета «Анализ данных» постройте матрицу парных линейных коэффициентов корреляции. Сформулируйте выводы о степени мультиколлинеарности факторных переменных Х1 и Х2 и возможности их совместного включения в одну модель регрессии.
4. С помощью инструмента «Регрессия» пакета «Анализ данных» выполните двухфакторный корреляционно-регрессионный анализ зависимости переменной У от обоих факторов Х1 и Х2. По результатам полученного отчета о статистической обработке сделайте выводы; показатели, которые не вычисляются с помощью инструмента «Регрессия», рассчитайте по формулам.
5. Для каждой из трех полученных моделей регрессии выполните точечный и интервальный прогнозы зависимой переменной У, приняв ожидаемые значения факторных переменных Х1 и Х2 равными их средним значениям по исследуемой совокупности наблюдений. Сделайте выводы.
6. Сделайте вывод о том, какая из трех моделей регрессии лучше объясняет формирование значений зависимой переменной У. Ответ обоснуйте.
ЗАДАНИЕ 1
1. На основе исходных данных, представленных в разделе 5 (таблица 5.1), выявите основную тенденцию в динамике показателя, построив линейную и параболическую модели трендов. Сформулируйте выводы по полученным моделям.
2. Изобразите графически фактическую и трендовую динамику показателя, выведите на поле графика уравнения обеих моделей трендов и показатели величины достоверности аппроксимации.
3. Для трендовых моделей выполните оценку их качества методом дисперсионного анализа с применением статистического критерия Фишера, дайте их сравнительную характеристику в отношении аппроксимирующих свойств.
4. Проведите тестирование найденных моделей трендов на пригодность к прогнозированию (вычислив коэффициенты автокорреляции остатков, применив критерий Дарбина-Уотсона), оцените качество моделей (вычислив среднюю ошибку аппроксимации). Сформулируйте выводы.
5. Для трендовых моделей рассчитайте точечный и интервальный прогнозы положения трендов и уровней исследуемого показателя на 2023-2025 годы. Сформулируйте выводы.
ЗАДАНИЕ 2
1. На основе исходных данных, представленных в разделе 5 (таблица 5.2), выполните однофакторный корреляционно-регрессионный анализ зависимости результативной переменной (У) и каждой из двух факторных переменных (Х1 и Х2). Для выполнения расчетов используйте инструмент «Регрессия» в пакете «Анализ данных» в расчетном файле MS Excel, размещенном на портале (файл «Группа_ФИО_Эконометрика_Задание_2_Год). По результатам полученного отчета о статистической обработке сделайте выводы; показатели, которые не вычисляются с помощью инструмента «Регрессия», рассчитайте по формулам.
2. Постройте диаграммы, отражающие поле корреляции для переменной У и каждого из факторов Х1 и Х2, на графике отразите линию регрессии, уравнение регрессионной модели и показатель достоверности аппроксимации (R^2).
3. С помощью инструмента «Корреляция» пакета «Анализ данных» постройте матрицу парных линейных коэффициентов корреляции. Сформулируйте выводы о степени мультиколлинеарности факторных переменных Х1 и Х2 и возможности их совместного включения в одну модель регрессии.
4. С помощью инструмента «Регрессия» пакета «Анализ данных» выполните двухфакторный корреляционно-регрессионный анализ зависимости переменной У от обоих факторов Х1 и Х2. По результатам полученного отчета о статистической обработке сделайте выводы; показатели, которые не вычисляются с помощью инструмента «Регрессия», рассчитайте по формулам.
5. Для каждой из трех полученных моделей регрессии выполните точечный и интервальный прогнозы зависимой переменной У, приняв ожидаемые значения факторных переменных Х1 и Х2 равными их средним значениям по исследуемой совокупности наблюдений. Сделайте выводы.
6. Сделайте вывод о том, какая из трех моделей регрессии лучше объясняет формирование значений зависимой переменной У. Ответ обоснуйте.
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
