Читать контрольная по финансовому менеджменту, финансовой математике: "Линейные уравнения парной и множественной регрессии" Страница 1

назад (Назад)скачать (Cкачать работу)

Функция "чтения" служит для ознакомления с работой. Разметка, таблицы и картинки документа могут отображаться неверно или не в полном объёме!

НЕГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ"ВОЛГОГРАДСКИЙ ИНСТИТУТ БИЗНЕСА"КафедраМатематики и естественных наукДомашняя контрольная работаДисциплинаЭконометрикаТема: Линейные уравнения парной регрессииСтудента (ки) Иванова Ивана ИвановичаВолгоград 2010 Задача№ 1По данным приведенным в таблице:

    построить линейное уравнение парной регрессии y на x;рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и оценить тесноту связи;оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции, используя F-статистику, t-статистику Стьюдента и путем расчета доверительных интервалов каждого из показателей;вычислить прогнозное значение y при прогнозном значении x, составляющем 108% от среднего уровня.оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал;полученные результаты изобразить графически и привести экономическое обоснование.

Таблица №1По территориям Центрального района известны данные за 1995 г.

Район

Среднийразмер назначенныхежемесячныхпенсий, тыс.руб.,y

Прожиточныйминимум всреднем наодного пенсионерав месяц, тыс.руб.,х

Брянскаяобл.

240

178

Владимирскаяобл.

226

202

Ивановскаяобл.

221

197

Калужскаяобл.

226

201

Костромскаяобл.

220

189

Московскаяобл.

237

215

Орловскаяобл.

232

166

Рязанскаяобл.

215

199

Смоленскаяобл.

220

180

Тульскаяобл.

231

186

Ярославскаяобл.

229

250

xi

178

202

197

201

189

215

166

199

180

186

250

yi

240

226

221

226

220

237

232

215

220

231

229

Х

Y

178

240

202

226

197

221

201

226

189

220

215

237

166

232

199

215

180

220

186

231

250

229

Вывод 1. Анализ корреляционного поля данных показывает, что между признаками и в выборочной совокупности существует прямая и достаточно тесная связь. Предполагается, что объясняемая переменная линейно зависит от фактора , поэтому уравнение регрессии будем искать в виде,Таблица № 4 Параметры (коэффициенты) уравнения регрессии

Коэффициенты

Y-пересечение

227,7117993

ПеременнаяX 1

-0,003619876

На основании этих данных запишем уравнение регрессии: .Коэффициент называется выборочным коэффициентом регрессии Коэффициент регрессии показывает, на сколько единиц в среднем изменяется переменная при увеличении переменной на одну единицу.Таблица №5. Корреляционная матрица

Столбец1

Столбец2

Столбец1

1

Столбец2

-0,010473453

1


Интересная статья: Основы написания курсовой работы