Создан заказ №1474424
14 ноября 2016
Вариант 1 Известны следующие данные Район Потребительские расходы на душу населения
Как заказчик описал требования к работе:
Нужно выполнить контрольную по эконометрике. Есть 6 задач и 3 теор.вопроса, срок - к 23-ему числу. Оплату обсудим в личном диалоге.
Фрагмент выполненной работы:
Вариант 1
Известны следующие данные:
Район Потребительские расходы на душу населения, тыс. руб., у Денежные доходы на душу населения,
тыс. руб., х
Восточно-Сибирский
Респ. Бурятия 408 524
Респ. Тыва 249 371
Респ. Хакасия 253 453
Краснодарский край 580 1006
Иркутская обл. 651 997
Усть-Ордынский Бурятский авт. округ 139 217
Читинская обл
322 486
ТРЕБУЕТСЯ:
1. Построить линейное уравнение парной регрессии у от х.
2. (работа была выполнена специалистами author24.ru) Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции. Сделать вывод.
3. Определить коэффициент детерминации. Вывод.
4. Сравнить Fфакт и Fтабл значения F-критерия Фишера и оценить качество уравнения регрессии.
5. Рассчитать среднюю ошибку аппроксимации. Вывод.
6. Определить случайные ошибки ma, mb, mrxy.
7. Оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции с помощью t-статистики Стьюдента и путем расчета доверительного интервала для каждого из показателей.
8. Выполнить прогноз потребительских расходов при прогнозном значении денежных доходов, составляющих 107% от среднего уровня.
9. Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза, предельную ошибку и доверительный интервал прогноза.
Решение:
Рассчитаем параметры уравнений линейной парной регрессии.
Для расчета параметров a и b линейной регрессии систему нормальных уравнений относительно а и b:
Для определения следующих данных: , , , , , составим вспомогательную таблицу 1.
1 524 408 213792 274576 166464 338,86 69,14 16,95
2 371 249 92379 137641 62001 247,69 1,31 0,53
3 453 253 114609 205209 64009 296,55 -43,55 17,21
4 1006 580 583480 1012036 336400 626,06 -46,06 7,94
5 997 651 649047 994009 423801 620,70 30,30 4,65
6 217 139 30163 47089 19321 155,93 -16,93 12,18
7 486 322 156492 236196 103684 316,21 5,79 1,80
Сумма 4054 2602 1839962,0 2906756,0 1175680,0 2602,0 0,00 61,26
Среднее значение 579,14 371,71 262851,71 415250,86 167954,29 371,71 – 8,75
282,568 172,577 – – – – – –
79844,408 29782,776 – – – – – –
Рассчитываем параметр b:
Рассчитываем параметр a:
Уравнение линейной регрессии имеет вид:
Экономический смысл уравнения: С увеличением денежных доходов на 1 тыс. руб. потребительские расходы возрастают в среднем на 0,60 тыс. руб.
2. Рассчитаем линейный коэффициент парной корреляции.
Тесноту линейной связи оценит коэффициент корреляции
Т.к. значение коэффициента корреляции больше 0,7, то это говорит о наличии весьма тесной линейной связи между признаками.
3. Определим коэффициент детерминации.
Коэффициент детерминации:
т.е. в 95.18% случаев изменения х приводят к изменению y. Другими словами - точность подбора уравнения регрессии - высокая. Остальные 4.82% изменения Y объясняются факторами, не учтенными в модели (а также ошибками спецификации).
Это означает, что 95,18% вариации потребительских расходов () объясняется вариацией фактора – денежных доходов.
4. Сравним Fфакт и Fтабл значения F-критерия Фишера и оценим качество уравнения регрессии.
Оценку значимости уравнения регрессии в целом проведем с помощью -критерия Фишера. Фактическое значение -критерия:
Табличное значение критерия со степенями свободы k1=1 и k2=5,
Fтабл = 6.61
Поскольку фактическое значение F > Fтабл, то коэффициент детерминации статистически значим (найденная оценка уравнения регрессии статистически надежна). Так как 98,83 > 6,61, то уравнение регрессии признается статистически значимым.
5. Рассчитаем среднюю ошибку аппроксимации.
Качество модели определяет средняя ошибка аппроксимации:
,
В среднем, расчетные значения отклоняются от фактических на 8.75%. Поскольку ошибка больше 7%, то данное уравнение не желательно использовать в качестве регрессии.
6. Определим случайные ошибки ma, mb, mrxy.
Остаточная дисперсия на одну степень свободы
ma - стандартное отклонение случайной величины a:
mb - стандартное отклонение случайной величины b.
7. Оценим статистическую значимость параметров регрессии и корреляции с помощью t-статистики Стьюдента и путем расчета доверительного интервала для каждого из показателей.
Оценка значимости коэффициентов регрессии с помощью t-критерия Стьюдента проводится путем сопоставления их значений с величиной случайной ошибки
Критическое значение: tкрит (n-m-1;α/2) = (5;0.025) = 2.571
Тогда
Поскольку 0.69 < 2.571, то статистическая значимость коэффициента регрессии a не подтверждается (принимаем гипотезу о равенстве нулю этого коэффициента)...Посмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
200 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
15 ноября 2016
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Вариант 1
Известны следующие данные
Район Потребительские расходы на душу населения.docx
2018-06-13 09:57
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4.9
Положительно
Большое спасибо! Все выполнено качественно, и намного раньше срока)) советую данного автора!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
