Создан заказ №3005631
13 мая 2018
Исходные данные Средний размер назначенных ежемесячных пенсий д е У Прожиточный минимум в среднем на одного пенсионера в месяц
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:
Исходные данные:
Средний размер назначенных ежемесячных пенсий, д. е., У Прожиточный минимум в среднем на одного пенсионера в месяц, д.е., Х
Орловская область 232 166
Рязанская область 215 199
Смоленская область 220 180
Тверская область 222 181
Тульская область 231 186
Ярославская область 229 250
Требуется:
Рассчитать параметры линейного уравнения парной регрессии.
Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.
Используя коэффициент эластичности, определить степень связи факторного признака с результативным.
Определить среднюю ошибку аппроксимации.
Оценить с помощью F -критерия Фишера статистическую надежность моделирования.
Решение:
Рассчитайте параметры уравнения.
Рассчитаем параметры уравнений линейной парной регрессии.
Для расчета параметров линейной регрессии составим систему нормальных уравнений относительно b1 и b0:
Для определения следующих данных: , , , , , составим вспомогательную таблицу 1.
х
у x2 y2 x • y
166 232 27556 53824 38512
199 215 39601 46225 42785
180 220 32400 48400 39600
181 222 32761 49284 40182
186 231 34596 53361 42966
250 229 62500 52441 57250
Сумма 1162 1349 229414 303535 261295
Для наших данных система уравнений имеет вид
Домножим уравнение (1) системы на (-193,667), получим систему, которую решим методом алгебраического сложения.
Получаем:
4372.946*b1 = 38.217
Откуда b1 = 0.00884
Теперь найдем коэффициент «b0» из уравнения (1):
Получаем эмпирические коэффициенты регрессии: b1 = 0.00884, b0 = 223.121
Экономический смысл уравнения регрессии: С увеличением прожиточного минимума в среднем на одного пенсионера в месяц на 1 д.е. (работа была выполнена специалистами Автор 24) средний размер ежемесячных пенсий возрастает в среднем на 0,009 д.е..
Оценим тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.
Тесноту линейной связи оценит коэффициент корреляции
Найдем средние квадратические отклонения признаков:
Связи между признаками могут быть слабыми и сильными (тесными). Их критерии оцениваются по шкале Чеддока:
0.1 < rxy < 0.3: слабая;
0.3 < rxy < 0.5: умеренная;
0.5 < rxy < 0.7: заметная;
0.7 < rxy < 0.9: высокая;
0.9 < rxy < 1: весьма высокая;
В нашем примере связь между признаком Y фактором X слабая и прямая.
Коэффициент детерминации:
т.е. в 0,15 % случаев изменения х приводят к изменению y. Другими словами - точность подбора уравнения регрессии - средняя. Остальные 99,85 % изменения Y объясняются факторами, не учтенными в модели (а также ошибками спецификации).
Используя коэффициент эластичности, определим степень связи факторного признака с результативным.
Коэффициент эластичности меньше 1. Следовательно, при изменении Х на 1%, Y изменится на 0,0076%...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
14 мая 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Исходные данные
Средний размер назначенных ежемесячных пенсий д е У Прожиточный минимум в среднем на одного пенсионера в месяц.docx
2019-11-14 17:15
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4.5
Положительно
Автор выполнила работу по эконометрике и дала полное пояснение к полученным результатам, заказом доволен, пусть и с просрочкой на час, так как срок был сжатый.
Хочешь такую же работу?
300 ₽
