Содержание
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
По исходным данным, приведенным в таблице, используя аналитическую форму метода наименьших квадратов требуется:
1) рассчитать парные коэффициенты корреляции, составить матрицу парных коэффициентов корреляции факторов (ryx1, ryx2, rx1x2);
2) оценить значимость коэффициентов корреляции (tr);
3) определить бета-коэффициенты (βi);
4) рассчитать коэффициенты регрессии для построения классической модели множественной регрессии (bi), а также параметр а;
5) вычислить средние коэффициенты эластичности (Эyxi);
6) рассчитать частные коэффициенты корреляции, оценить их значимость (ryx1.x2, ryx2.x1, rx1x2.y);
7) определить множественный индекс корреляции и индекс детерминации Ryx1x2, R2yx1x2;
8) вычислить дисперсионное отношение Фишера (общий и частный критерии Fфакт, Fx1, Fx2);
9) оценить стандартные ошибки коэффициентов регрессии (статистическую значимость коэффициентов с уровнем значимости 0,05 tbi);
10) построить линейную модель регрессии только со значимыми факторами (на основании выводов, сделанных в п.п. 1, 2, 8). Дать экономическую интерпретацию коэффициентов модели. Оценить качество построенной модели (индексы корреляции и детерминации, F-критерий Фишера, средняя относительная ошибка аппроксимации);
11) представить графически: фактические и модельные значения (для однофакторной модели).
Построить также уравнение регрессии, используя «Пакет анализа» табличного процессора Excel, и полученные результаты сравнить с расчетами по методу наименьших квадратов.
Моделируемый показатель (результирующий показатель) y – производи-тельность труда (тыс. руб./чел).
Независимые переменные (факторы):
х1- заработная плата (тыс. руб.)
x2- отчисления на социальное страхование (тыс. руб.)
№ объекта y х1 х2
1 10,6 651 54
2 19,7 1287 105
3 17,7 1046 85
4 17,5 944 79
5 15,7 2745 229
6 11,3 1084 92
7 14,4 1260 105
8 9,4 1212 101
9 11,9 254 19
10 13,9 1795 150
11 8,9 2851 240
12 14,5 1156 96
13 14,5 8 0,
Выдержка из текста
Полное решение второй части контрольной работы: формулы, вставки из Excel, выводы.
Список использованной литературы
—
С этим материалом также изучают
... коэффициенты, частные коэффициенты корреляции. На основании данных таблицы найти уравнение линейной регрессии Z от X, Y, объяснить его сущность, вычислить множественный коэффициент детерминации, частные коэффициенты корреляции. Список использованной ...
Полное руководство по множественной линейной регрессии и корреляции. Изучите МНК, интерпретацию коэффициентов, диагностику проблем (мультиколлинеарность, гетероскедастичность) и практическую реализацию в MS Excel.
Узнайте все о парной регрессии и корреляции для вашего реферата по эконометрике. В статье подробно разобраны теоретические основы, формулы, пошаговые расчеты коэффициентов, проверка предпосылок и интерпретация результатов на практических примерах.
Полный разбор парной регрессии и корреляции – от теоретических основ и метода наименьших квадратов до практических примеров расчета и интерпретации коэффициентов. Узнайте, как анализировать взаимосвязи между переменными, строить регрессионные модели и оценивать их качество для вашей научной работы.
Пошаговое руководство по парной регрессии и корреляции для студентов. Рассматриваем теорию, расчеты и визуализацию в Excel, а также структуру реферата.
Полное руководство по простой линейной регрессии: пошаговая оценка параметров методом МНК, экономическая интерпретация, проверка качества R² и значимости F-критерием Фишера. Идеально для эконометрики.
Изучите теоретические основы парной регрессии и корреляции — от коэффициента Пирсона до R². Статья содержит пошаговое руководство и примеры для написания сильного введения к реферату по статистике.
... таблицы найти уравнение линейной регрессии Z от X, Y, объяснить его сущность, вычислить множественный коэффициент детерминации, частные коэффициенты корреляции. Сделать экономический анализ. ... 45 277 28 46 283 29, Список использованной литературы -
Узнайте, как рассчитать и интерпретировать коэффициенты регрессии методом наименьших квадратов (МНК) для курсовой работы по эконометрике. Пошаговая инструкция.
... коэффициент корреляции, оценить его статистическую значимость, построить его интервальную оценку. Найти коэффициент детерминации, проверить его статистическую значимость. Сделать выводы. II. Нелинейная регрессия 2.1. Построить уравнения регрессии: ...
