Читать контрольная по экономике отраслей: "Линейные уравнения парной и множественной регрессии" Страница 2

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!

Коэффициент регрессии показывает, на сколько единиц в среднем изменяется переменная при увеличении переменной на одну единицу. Таблица №5. Корреляционная матрица

Столбец 1

Столбец 2

Столбец 1

1

Столбец 2

-0,010473453

1

Для оценки качества уравнения регрессии в целом необходимо проверить статистическую значимость индекса детерминации: проверяется нулевая гипотеза , используется . Таблица №6

Регрессионная статистика

R-квадрат

0,000109693

.

Т.к. Значение детерминации R-квадрат имеет малое значение, которое менее 1%, то дальнейшее решение не имеет смысла, т.к. вероятность того что прогноз будет верным меньше 1%.

Задача №2

Используя данные, приведенные в таблице: построить линейное уравнение множественной регрессии;

    оценить значимость параметров данного уравнения и построить доверительные интервалы для каждого из параметров, оценить значимость уравнения в целом, пояснить экономический смысл полученных результатов; рассчитать линейные коэффициенты частной корреляции и коэффициент множественной детерминации, сравнить их с линейными коэффициентами парной корреляции, пояснить различия между ними; вычислить прогнозное значение y при уменьшении вектора x на 6 % от максимального уровня, оценить ошибку прогноза и построить доверительный интервал прогноза;

Таблица №5

номер наблюдения, i

Накопления семьи, Y (y.e.)

Доход семьи, X1 (y.e.)

Расходы на питание, X 2 (y.e.)

1

2

20

5

2

6

27

6

3

7

26

7

4

5

19

5

5

4

15

5

6

2

15

5

7

7

28

10

8

6

24

7

9

4

14

6

10

5

21

7

11

5

20

10

12

3

18

6

Таблица №6 Параметры (коэффициенты) уравнения регрессии

Коэффициенты

Y-пересечение

-1,767785782

x1

0,232792618

x2

0,24953991

Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах и целого ряда других вопросов эконометрики. В настоящее время множественная регрессия - один из наиболее распространенных методов в эконометрике. Основная цель множественной регрессии - построить модель с большим числом факторов, определив при этом влияние каждого из них в отдельности, а также совокупное их воздействие на моделируемый показатель.

На основании этих данных запишем уравнение регрессии:. Таблица №7 Регрессионная статистика

R-квадрат

0,663668925

Нормированный R-квадрат


Интересная статья: Основы написания курсовой работы