Создан заказ №2299392
2 октября 2017
«Парная линейная регрессия» По территориям региона приводятся данные за 199X г (см
Как заказчик описал требования к работе:
Задание: решить контрольную по эконометрике, срок 2 дня, очень нужно! Расписывайте, пожалуйста, подробное решение для каждой задачи.
Фрагмент выполненной работы:
«Парная линейная регрессия»
По территориям региона приводятся данные за 199X г. (см. таблицу своего варианта).
Требуется:
Построить линейное уравнение парной регрессии y от x .
Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и среднюю ошибку аппроксимации.
Оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.
Выполнить прогноз заработной платы y при прогнозном значении среднедушевого прожиточного минимума x, составляющем 107% от среднего уровня.
Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал.
На одном графике построить исходные данные и теоретическую прямую.
Вариант 7
Номер региона Среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного, руб., Среднедневная заработная плата, руб.,
1 75 133
2 78 125
3 81 129
4 93 153
5 86 140
6 77 135
7 83 141
8 94 152
9 88 133
10 99 156
11 80 124
12 112 156
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 75 133 9975 5625 17689 128,45 4,55 3,42
2 78 125 9750 6084 15625 131,24 -6,24 4,99
3 81 129 10449 6561 16641 134,02 -5,02 3,89
4 93 153 14229 8649 23409 145,17 7,83 5,12
5 86 140 12040 7396 19600 138,67 1,33 0,95
6 77 135 10395 5929 18225 130,31 4,69 3,48
7 83 141 11703 6889 19881 135,88 5,12 3,63
8 94 152 14288 8836 23104 146,10 5,90 3,88
9 88 133 11704 7744 17689 140,52 -7,52 5,66
10 99 156 15444 9801 24336 150,74 5,26 3,37
11 80 124 9920 6400 15376 133,09 -9,09 7,33
12 112 156 17472 12544 24336 162,82 -6,82 4,37
Итого 1046 1677 147369,00 92458,00 235911,00 1677,00 0,00 50,10
Среднее значение 87,17 139,75 12280,75 7704,83 19659,25 139,75 – 5,18
10,335 11,366 – – – – – –
106,806 129,188 – – – – – –
Рассчитываем параметр b:
Рассчитываем параметр a:
Уравнение линейной регрессии имеет вид:
Экономический смысл уравнения: С увеличением среднедушевого прожиточного минимума на 1 руб. (работа была выполнена специалистами Автор 24) среднедневная заработная плата возрастает в среднем на 0,93 руб.
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.
Коэффициент детерминации:
т.е. в 71.33 % случаев изменения х приводят к изменению y. Другими словами - точность подбора уравнения регрессии - высокая. Остальные 28.67 % изменения Y объясняются факторами, не учтенными в модели (а также ошибками спецификации).
Это означает, что 71,33% вариации заработной платы () объясняется вариацией фактора – среднедушевого прожиточного минимума.
Качество модели определяет средняя ошибка аппроксимации:
,
В среднем, расчетные значения отклоняются от фактических на 4,17%. Поскольку ошибка меньше 7%, то данное уравнение можно использовать в качестве регрессии.
Оценку значимости уравнения регрессии в целом проведем с помощью -критерия Фишера. Фактическое значение -критерия:
Табличное значение критерия при пятипроцентном уровне значимости и степенях свободы и составляет ...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
3 октября 2017
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
«Парная линейная регрессия»
По территориям региона приводятся данные за 199X г (см.docx
2019-11-30 17:00
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4.6
Положительно
Спасибо огромное за работу,сделана раньше срока и качественно с подробным решением.рекомендую автора
Хочешь такую же работу?
300 ₽
