Создан заказ №2040622
7 мая 2017
Вариант 35 По территориям Северо-Западного федерального округа РФ приводятся данные за 2003 г
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 35
По территориям Северо-Западного федерального округа РФ приводятся данные за 2003 г.
Территории
федерального округа Расходы консолидированных бюджетов субъектов РФ,
млрд руб.,
x Доходы консолидированных бюджетов субъектов РФ,
млрд руб.,
y
Республика Карелия 9,86 8,49
Республика Коми 17,28 16,34
Архангельская обл. 18,78 18,28
Вологодская обл. 16,75 16,85
Калининградская обл. 9,71 9,32
Ленинградская обл. (работа была выполнена специалистами Автор 24) 18,97 18,1
Мурманская обл. 13,68 12,42
Новгородская обл. 6,36 5,95
Псковская обл. 7,51 7,05
I-я часть
Провести регрессионный и корреляционный анализ зависимости объясняемой (зависимой) переменной y от объясняющей (независимой) переменной x в предположении, что спецификация модели имеет вид: .
Для этого необходимо выполнить следующие 5 заданий (в каждом задании указать общие формулы, по которым производятся конкретные вычисления, а для вспомогательных вычислений следует использовать таблицу, приведённую на обороте страницы).
Рассчитать параметры уравнения линейной регрессии , и выписать это уравнение ().
Оценить: тесноту связи x и y с помощью коэффициента корреляции () и долю дисперсии y, объяснённую дисперсией .
Оценить статистическую значимость параметров регрессии и коэффициента корреляции с помощью t – критерия Стьюдента при 5%-ом и 1%-ом уровнях значимости.
Оценить статистическую значимость уравнения регрессии в целом с помощью F – критерия Фишера при 5%-ом и 1%-ом уровнях значимости.
Выполнить прогнозы среднего и точного значения объясняемой переменной y, в случае, когда объясняющая переменная x составит 60% от среднего уровня (). Указать 95%-ные доверительные интервалы для этих прогнозов, предварительно вычислив соответствующие ошибки репрезентативности.
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.
e2
1 9,86 8,49 83,7114 97,2196 72,0801 9,19 -0,70 0,49
2 17,28 16,34 282,3552 298,5984 266,9956 16,59 -0,25 0,06
3 18,78 18,28 343,2984 352,6884 334,1584 18,09 0,19 0,04
4 16,75 16,85 282,2375 280,5625 283,9225 16,06 0,79 0,62
5 9,71 9,32 90,4972 94,2841 86,8624 9,04 0,28 0,08
6 18,97 18,1 343,357 359,8609 327,61 18,28 -0,18 0,03
7 13,68 12,42 169,9056 187,1424 154,2564 13,00 -0,58 0,34
8 6,36 5,95 37,842 40,4496 35,4025 5,70 0,25 0,06
9 7,51 7,05 52,9455 56,4001 49,7025 6,85 0,20 0,04
Итого 118,9 112,8 1686,15 1767,21 1610,99 112,80 0,00 1,76
Среднее значение 13,21 12,53 187,35 196,36 179,00 12,53 - 0,20
4,671 4,681 - - - - - -
21,823 21,914 - - - - - -
Рассчитываем параметр b:
Рассчитываем параметр a:
Уравнение линейной регрессии имеет вид:
Экономический смысл уравнения: С увеличением расходов консолидированного бюджета на 1 млрд. руб. доходы консолидированного бюджета возрастают в среднем на 0,998 млрд. руб.
Тесноту линейной связи оценит коэффициент корреляции
Т.к. значение коэффициента корреляции больше 0,7, то это говорит о наличии тесной линейной связи между признаками. В нашем примере связь между признаком Y фактором X весьма высокая и прямая.
Коэффициент детерминации:
т.е. в 99.11% случаев изменения х приводят к изменению y. Другими словами - точность подбора уравнения регрессии - высокая. Остальные 0.89% изменения Y объясняются факторами, не учтенными в модели (а также ошибками спецификации).
3. Оценим статистическую значимость параметров регрессии α, и коэффициента корреляции rxy с помощью t- критерия Стьюдента при 5%-ом и 1%-ом уровнях значимости.
Оценка значимости коэффициентов регрессии с помощью t-критерия Стьюдента проводится путем сопоставления их значений с величиной случайной ошибки.
, ,
Определим случайные ошибки , , :
Остаточная дисперсия на одну степень свободы
ma - стандартное отклонение случайной величины a:
mb - стандартное отклонение случайной величины b.
Тогда
Уровень значимости 5%:
Критическое значение критерия Стьюдента: tкрит (n-m-1;α/2) = (7;0.025) = 2.365
Поскольку 1.29 < 2.365, то статистическая значимость коэффициента регрессии a не подтверждается (принимаем гипотезу о равенстве нулю этого коэффициента). Это означает, что в данном случае коэффициентом a можно пренебречь.
Поскольку 27.87 > 2.365, то статистическая значимость коэффициента регрессии b подтверждается (отвергаем гипотезу о равенстве нулю этого коэффициента).
Поскольку |tнабл| > tкрит, то отклоняем гипотезу о равенстве 0 коэффициента корреляции. Другими словами, коэффициент корреляции статистически – значим.
Уровень значимости 1%:
Критическое значение критерия Стьюдента: tкрит (n-m-1;α/2) = (7;0.005) = 3.499
Поскольку 1.29 < 3.499, 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
8 мая 2017
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Вариант 35
По территориям Северо-Западного федерального округа РФ приводятся данные за 2003 г.docx
2017-05-11 22:39
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4.1
Положительно
Все сделано в срок, автор постоянно на связи, недостатки устранила сразу. Спасибо, большое!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
