Читать контрольная по финансовому менеджменту, финансовой математике: "Статистическое моделирование 2" 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!

σ2

23246,63

146524,63

Вычисление параметров линейного уравнения регрессии. С помощью инструмента Регрессия (Данные Анализ данных Регрессия) получаем следующие результаты.

ВЫВОДИТОГОВ

Регрессионнаястатистика

МножественныйR

0,859604

R-квадрат

0,738919

НормированныйR-квадрат

0,717162

Стандартнаяошибка

84,14752

Наблюдения

14

Дисперсионныйанализ

df

SS

MS

F

ЗначимостьF

Регрессия

1

240483,2

240483,2

33,9627

8,11E-05

Остаток

12

84969,65

7080,804

Итого

13

325452,9

Коэффициенты

Стандартнаяошибка

t-статистика

P-Значение

Нижние95%

Верхние95%

Y-пересечение

215,9377

53,2585

4,054521

0,001597

99,89739

331,978

Денежныедоходы на душунаселения,тыс.руб.,x

0,342392

0,058752

5,827752

8,11E-05

0,214382

0,470401

Записываем уравнение парной линейной регрессииyx= 215,94+0,34x Экономический смысл уравнения: с увеличением денежных доходов x на 1тыс.руб. - потребительские расходы y в среднем возрастает на 0,34 тыс. руб.

    Множественный коэффициент корреляции R=0,86

по формулеrxy =b = 0,34*382,79/152,47=0,85.Cвязь между переменными x и y прямая, сильная, тесная, т.е. величина потребительских расходов значительно зависит от денежных доходов.

    Коэффициент детерминации R2 = 0,74, т.е. в 74% случаев изменения денежных доходов приводят к изменению потребительских расходов. Другими словами точность подбора уравнения регрессии 74% - высокая.

3. Для определения средней ошибки аппроксимации рассчитываем столбцы yx, y-yx, Ai: Ai =I I *100, =15,75 Получаем значение средней ошибки аппроксимации =15,8% Это означает, что, в среднем, расчетные значения зависимого признака отклоняются от фактических значений на 15,8%. Величина ошибки аппроксимации говорит о плохом качестве модели. А) по критерию Фишера 1. Выдвигаем нулевую гипотезу о статистической незначимости параметров регрессии и показателя корреляции a=b=rxy=0; 2. Фактическое значение критерия Fф = 33,96; 3. Для определения табличного значения критерия рассчитываем коэффициенты k1=m=1 и k2= n-m-1=12 Fтабл= 4,75 4. Сравниваем фактическое и табличное значения критерия Fфакт >Fтабл, т.е. нулевую гипотезу отклоняем и делаем вывод о статистической значимости и надежности полученной модели. Б) по критерию Стьюдента: 1. Выдвигаем нулевую гипотезу о статистически незначимом отличии показателей от нуля: a=b=rxy=0; 2. Табличное значение t-критерия зависит от числа степеней свободы и заданного уровня


Интересная статья: Основы написания курсовой работы