СОСТАВИТЬ УРАВНЕНИЕ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ Y A B X E РЕШЕНИЕ С ОПИСАНИЕ ЭКОНОМЕТРИКА СКАЧАТЬ БЕСПЛАТНО

Расчёт оптимума производства Решение. Модель парной нелинейной регрессии. Задача по эконометрике с решением Эк-1 Задача по эконометрике с решением Эк-2 Задача по эконометрике с решением Эк-3 Задача по эконометрике с решением Эк-4 Задача по эконометрике с решением Эк-5 Задача по эконометрике с решением Эк-6 Задача по эконометрике с решением Эк-7 Задача по эконометрике с решением Эк-8 Задача по эконометрике с решением Эк Макроэкономика Расчёт изменения скорости оборота денег Решение Два способа расчёта. Регрессия бывает двух видов: Процесс построения модели включает в себя следующие шаги.

Добавил: Arashilar
Размер: 63.40 Mb
Скачали: 96787
Формат: ZIP архив

Построить линейное уравнение парной регрессии Y на X и оценить статистическую значимость параметров регрессии. Оценить качество уравнения регрессии при помощи коэффициента детерминации.

Проверить качество уравнения регрессии при помощи F -критерия Фишера. Построим поле корреляции зависимости доли оплаты труда в структуре доходов семьи от среднедушевого денежного дохода в месяц.

Точки на построенном графике размещаются вблизи кривой, напоминающей по форме Прямуюпоэтому можно предположить, что между указанными величинами существует Линейная зависимость вида. Для расчета линейного коэффициента парной корреляции и параметров линейной регрессии составим вспомогательную таблицу. Можно сказать, что между рассматриваемыми признаками существует Прямая тесная Корреляционная связь.

Доверительный интервал не включает число 0, поэтому при заданном уровне значимости коэффициент корреляции является статистически значимым. Для проверки статистической значимости существенности линейного коэффициента парной корреляции рассчитаем T -критерий Стьюдента по формуле:. Фактическое значение по абсолютной величине больше табличного, что свидетельствует о значимости линейного коэффициента корреляции и существенности связи между рассматриваемыми признаками. Проверим значимость оценок теоретических коэффициентов регрессии с помощью t-статистики Стьюдента и сделаем соответствующие выводы о значимости этих оценок.

Для определения статистической значимости коэффициентов A и B найдем T -статистики Стьюдента:. Рассчитаем по полученному уравнению теоретические значения. Сравнение расчетных и табличных величин критерия Стьюдента показывает, что ит. Данный прогноз является надежным, поскольку доверительный интервал не включает число 0, точность прогноза составляет 4.

Построить поле корреляции и сформулируйте гипотезу о форме связи. Рассчитать параметры уравнений полулогарифмической и степенной парной регрессии. Дать с помощью среднего коэффициента эластичности сравнительную оценку силы связи фактора с результатом для каждой модели. Оценить качество уравнений регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации и коэффициента детерминации.

S значениям рассчитанных описанме выбрать лучшее уравнение регрессии. Дать экономический смысл коэффициентов выбранного уравнения регрессии.

Задача №1 Построение уравнения регрессии

Для предварительного определения вида связи между указанными признаками построим поле корреляции. Для этого построим в системе координат точки, у которых первая координата Xа вторая — Y. По внешнему виду диаграммы рассеяния трудно предположить, какая зависимость существует между указанными показателями. Произведем линеаризацию модели путем замены.

  DPP 4.3.1.1 СКАЧАТЬ БЕСПЛАТНО

В результате получим линейное уравнение. Уравнение модели имеет вид: Уравнение степенной модели имеет вид: Для построения этой модели необходимо произвести линеаризацию переменных. Для составитьь произведем логарифмирование обеих частей уравнения:.

Произведем линеаризацию модели путем замены. С учетом введенных обозначений уравнение примет вид: Рассчитаем его параметры, используя данные таблицы. Получим уравнение степенной модели регрессии: Для выявления формы связи между указанными признаками были построены полулогарифмическая и степенная модели регрессии. Вычислим Среднюю стандартную ошибку прогноза По следующей формуле:.

описчние

Найдем предельную ошибку прогнозагде для эконометрикм вероятности 0,95 значение T составляет 1, Таким образом, с вероятностью 0,95 можно утверждать, осставить прогнозное значение среднего размера назначенных ежемесячных пенсий будет находиться в пределах от ,8 тыс. Рассчитать сезонную компоненты временного ряда и построить его Мультипликативную Модель. Оценить качество модели через показатели средней абсолютной ошибки и среднего относительного отклонения.

Эта модель предполагает, что каждый уровень временного ряда может быть эконометриак как произведение трендовой Tсезонной S и случайной E компонент.

Построение мультипликативной моделей сведем к расчету значений TS и E для каждого уровня ряда. Проведем выравнивание исходных уровней ряда методом скользящей средней.

Просуммируем уровни ряда последовательно за каждые четыре месяца со сдвигом на один момент времени и определим условные годовые уровни объема продаж гр.

Таблица 2.1

Разделив полученные суммы на 4, найдем скользящие средние гр. Полученные таким образом выровненные значения уже не содержат сезонной компоненты. Приведем эти значения в соответствие с фактическими моментами времени, для чего найдем средние значения из двух последовательных скользящих средних — центрированные скользящие средние гр.

Найдем оценки сезонной компоненты как частное от деления фактических уровней ряда на центрированные скользящие средние гр. Эти оценки используются для расчета опичание компоненты S табл. Для этого найдем средние за каждый месяц оценки сезонной опиисание Si.

Так же как и в аддитивной модели считается, что сезонные воздействия за период взаимопогашаются. В мультипликативной модели это выражается в том, что сумма значений сезонной компоненты по всем месяцам должна быть равна числу периодов в цикле.

Урквнение нашем случае число периодов одного цикла равно 4. Средняя оценка сезонной компоненты для I -го квартала. Скорректированные значения сезонной компоненты ураунение при умножении ее средней оценки на корректирующий коэффициент K. Разделим каждый уровень исходного ряда на соответствующие значения сезонной компоненты. В результате получим величины гр.

Определим компоненту T в мультипликативной модели. Найдем уровни ряда, умножив значения T на соответствующие значения сезонной компоненты гр. На одном графике откладываем фактические значения уровней временного ряда и теоретические, полученные по мультипликативной модели. Рассчитаем сумму квадратов абсолютных ошибок. Рассчитаем среднюю относительную ошибку: Используя 6-й столбец таблицы 2. Так же решение контрольных, написание курсовых и рефератов по другим предметам.

  АННА КНЯЗЕВА КОЛЬЦО С ТРЕМЯ АМУРАМИ СКАЧАТЬ БЕСПЛАТНО

Решение контрольных по математике!!! Связаться с нами E-mail: Эконометрика Вариант 1 Задание 1. Модель парной линейной регрессии.

Уравнение регрессии, формула и примеры

Имеются данные о размере среднемесячных доходов в разных группах семей Номер группы Среднедушевой денежный доход в месяц, руб. Среднюю ошибку коэффициента корреляции определим по формуле: Запишем доверительный интервал для коэффициента корреляции.

Вычислим параметры уравнения регрессии. Для проверки статистической значимости регремсии линейного коэффициента парной корреляции рассчитаем T -критерий Стьюдента по формуле: Для определения статистической значимости коэффициентов A и B найдем T -статистики Стьюдента: Оценку значимости уравнения регрессии проведем с помощью F-критерия T Вычислим прогнозное значение Yp с помощью уравнения регрессии. Запишем доверительный интервал прогноза: Модель парной нелинейной регрессии.

По территориям Центрального района регресвии данные за г. Район Прожиточный минимум в среднем на одного пенсионера в месяц, тыс. Дать экономический смысл коэффициентов выбранного уравнения регрессии 4. Построение полулогарифмической модели регрессии. Получим линейное уравнение регрессии: Определим индекс корреляции Используя данные таблицы, получим: Рассчитаем средний коэффициент эластичности по формуле: Вычислим среднюю ошибку аппроксимации. Используя данные расчетной таблицы, получаем: Построение степенной модели парной регрессии.

Уравноние этого произведем логарифмирование обеих частей уравнения: Перейдем к исходным переменным X регресии Yвыполнив потенцирование данного уравнения. Для степенной модели средний коэффициент эластичности равен коэффициенту B.

Вычислим Среднюю стандартную ошибку прогноза По следующей формуле: Запишем доверительный интервал прогноза. Моделирование временных рядов Имеются поквартальные данные по розничному товарообороту России в гг. Построить график данного временного ряда. Охарактеризовать структуру этого ряда.

Рассчитать трендовую компоненту временного ряда и построить его график 4. Пронумеруем указанные месяцы от 1 до 24 и построим график временного ряда. Полученный график показывает, что а данном временном ряду присутствуют сезонные колебания.

This article was written by admin