Создан заказ №1643128
7 января 2017
По данным представленным в таблице изучается зависимость индекса человеческого развития у от переменных
Как заказчик описал требования к работе:
Необходимо написать решение задач по эконометрике. Обращаюсь к авторам, у которых много работ по этой дисциплина. Прикрепляю пример и оформление доклада. Срок - 3 дня. 12 страниц печатного текста шрифт 14
Фрагмент выполненной работы:
По данным, представленным в таблице, изучается зависимость индекса человеческого развития у от переменных:
х2 – фактическое конечное потребление домашних хозяйств по паритету покупательной способности на душу населения (Россия = 100);.
х3 – индекс потребительских цен в %;
х5 - суточная калорийность питания населения, ккал на душу населения;
Таблица 2.1
Страны у X2 X3 X5
Австралия 0,97 189 128 3261
Австрия 0,955 190 119 3800
Белоруссия 0,826 81 578 3186
Бельгия 0,953 182 120 3721
Великобритания 0,947 217 119 3432
Германия 0,947 193 116 3549
Дания 0,955 194 120 3378
Индия 0,612 20 199 2321
Испания 0,955 167 120 3239
Италия 0,951 174 122 3627
Канада 0,966 199 120 3399
Казахстан 0,804 61 212 3284
Китай 0,772 86 120 3036
Латвия 0,866 102 176 2923
Нидерланды 0,964 201 121 3261
Норвегия 0,971 223 124 3453
Польша 0,88 104 128 3392
Россия 0,817 100 304 3172
США 0,956 276 125 3688
Украина 0,796 103 262 3198
Финляндия 0,959 186 115 3240
Франция 0,961 190 117 3531
Чехия 0,903 122 122 3305
Швейцария 0,96 207 108 3454
Швеция 0,963 194 115 3125
Требуется:
1. (работа была выполнена специалистами author24.ru) 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.
Решение:
. Построение системы показателей (факторов). Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции. 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 построения корреляционного анализа воспользуемся пакетом прикладных программ Microsoft Excel, функцией «Анализ данных».
Выполняем следующие действия:
Данные для корреляционного анализа должны располагаться в смежных диапазонах ячеек.
Выбрать команду «Сервис» → «Анализ данных».
В диалоговом окне «Анализ данных» выбрать инструмент «Корреляция», а затем щелкнуть кнопку «ОК».
В диалоговом окне «Корреляция» в поле «Входной интервал» необходимо ввести диапазон ячеек, содержащих исходные данные. Если введены и заголовки столбцов, то установить флажок «Метки в первой строке».
Выбрать параметры вывода. В данном случае «Новый рабочий лист».
«ОК»
Таблица 2.2
Результаты корреляционного анализа
у X2 X3 X5
у 1
X2 0.892779 1
X3 -0.48126 -0.5293 1
X5 0.764377 0.703815 -0.29115 1
Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции показывает, что зависимая переменная, т.е. индекс человеческого развития, имеет тесную связь с суточная калорийность питания населения, ккал на душу населения (ryx5 = 0,764), тесную связь с фактическим конечным потреблением домашних хозяйств (ryx2 =0,893) и умеренную обратную с индекс потребительских цен в % (ryx3= - 0,481). Между факторами Х2 и Х5 наблюдается сильная связь (rх2x5 = 0,704), что говорит о наличии дублирующих факторов , то есть мультиколлинеарности.
Из таблицы Регрессионной статистики по 3-м факторам видно, что коэффициент при Х3 статистически незначим.
ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный R 0.9138
R-квадрат 0.8350
Нормированный R-квадрат 0.8115
Стандартная ошибка 0.0384
Наблюдения 25
Дисперсионный анализ
df
SS MS F
Регрессия 3 0.1570 0.0523 35.4366
Остаток 21 0.0310 0.0015
Итого 24 0.1880
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение
Y-пересечение 0.482732 0.1060 4.5547 0.0002
X2 0.000979 0.0002 4.7556 0.0001
X3 -3.8E-05 0.0001 -0.4113 0.6850
X5 8.21E-05 0.0000 2.1963 0.0394
Так как в модели необходимо оставить два фактора, то оставим те, которые оказывают наибольшее влияние на результат. Таким образом в модели остаются факторы х5 и х2.
2.Рассчитаем параметры линейной модели регрессии
Для того чтобы составить уравнение регрессии зависимости индекса человеческого развития от х2 – фактическое конечное потребление домашних хозяйств по паритету покупательной способности на душу населения и х5 - суточная калорийность питания населения, ккал на душу населения, воспользуемся функцией программы Microsoft Excel, а именно инструмента «Регрессия».
Применение инструмента «Регрессия»
(Анализ данных EXCEL)
Для проведения регрессионного анализа необходимо выполнить следующие действия:
Выбрать команду «Сервис»→ «Анализ данных».
В диалоговом окне «Анализ данных» выбрать инструмент «Регрессия», а затем щёлкнуть по кнопке ОК.
В диалоговом окне «Регрессия» в поле «Входной интервал У» ввести адрес одного диапазона ячеек, который представляет зависимую переменную. В поле «Входной интервал Х» ввести адреса одного или нескольких диапазонов, которые содержат значения независимых переменных.
Если введены и заголовки столбцов, то следует установить флажок «Метки в первой строке».
Выбрать параметры вывода. В данном случае «Новая рабочая книга».
ОК
Результат произведенных действий см...Посмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
20 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
8 января 2017
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
По данным представленным в таблице изучается зависимость индекса человеческого развития у от переменных.jpg
2019-01-21 06:55
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Автор выполнил работу качественно, раньше срока. Отвечает на сообщения активно, что позволяет легко работать с автором.
Хочешь такую же работу?
300 ₽
