Читать контрольная по экономике отраслей: "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 УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

"ВОЛГОГРАДСКИЙ ИНСТИТУТ БИЗНЕСА"

Кафедра

Математики и естественных наук Домашняя контрольная работа

Дисциплина

Эконометрика

Тема: Линейные уравнения парной регрессии Студента (ки)

Иванова Ивана Ивановича Волгоград 2010

Задача№ 1 По 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 №1

По территориям Центрального района известны данные за 1995 г.

Район

Средний размер назначенных ежемесячных пенсий, тыс.руб., y

Прожиточный минимум в среднем на одного пенсионера в месяц, тыс.руб., х

Брянская обл.

240

178

Владимирская обл.

226

202

Ивановская обл.

221

197

Калужская обл.

226

201

Костромская обл.

220

189

Московская обл.

237

215

Орловская обл.

232

166

Рязанская обл.

215

199

Смоленская обл.

220

180

Тульская обл.

231

186

Ярославская обл.

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 признакамии в выборочной совокупности существует прямая и достаточно тесная связь. Предполагается, что объясняемая переменнаялинейно зависит от фактора , поэтому уравнение регрессии будем искать в виде , Таблица № 4 Параметры (коэффициенты) уравнения регрессии

Коэффициенты

Y-пересечение

227,7117993

Переменная X 1

-0,003619876

На основании этих данных запишем уравнение регрессии: .

Коэффициент называется выборочным коэффициентом регрессии


Интересная статья: Быстрое написание курсовой работы