Информация о работе:
Дисциплина: Эконометрика
Тип работы: Контрольная

Анализ Множественная регрессионная модель

Фрагмент текста
Задание.1 часть задания.На сайте Росстата собрать следующую информацию по Центральному Федеральному округу за 2012 год: У – инвестиции в экономику, млн. руб. Х1 – среднегодовая численность занятых в экономике, Х2 – валовой региональный продукт, Х3 – инвестиции 2011 года в экономику.При нахождении признаков пользовались статистическим сайтом Росстат, информацию находили в сборниках: У – сборник за 2013 год – часть 23Х1 – сборник за 2013 год – часть 5Х2 – сборник за 2013 год – часть 11Х3 – сборник за 2013 год – часть 23(смотреть данные за 2011 год)В результате получилась таблица с данными.Таблица 1. Данные задачи 2 часть задания.Рассчитать линейные коэффициенты парной корреляции r. Произведите окончательный отбор информационных факторов во множественную регрессионную модель.Определим вектор оценок коэффициентов регрессии. Согласно методу наименьших квадратов, вектор s получается из выражения: s = (XTX)-1XTY Вектор оценок коэффициентов регрессии равен Y(X) = (XTX)-1XTYРассмотрим все расчеты в MS Excel.Сначала к Х добавляем столбец, содержащий 1, Затем матрицу Х транспонируем.Затем перемножаем Х и транспонируемую матрицу, Находим обратную данной матрице.Затем перемножаем транспонируемую матрицу Х и матрицу У.Перемножаем обратную матрицу и результат последнего действия.ПолучаемУравнение регрессии (оценка уравнения регрессии) Y = -4986,94+20,43X1+0,02X2+0,55X3Проверим расчеты в MS Excel, используя анализ данных – Регрессия.Уравнение составлено верно.3 часть задания.Выполните расчет параметров уравнения в естественной форме. Проанализируйте их значения.Для оценки β-коэффциентов применим МНК. При этом система нормальных уравнений будет иметь вид: rx1y=β1+rx1x2•β2 +… + rx1xm•βm rx2y=rx2x1•β1 + β2 +… + rx2xm•βm… rxmy=rxmx1•β1 + rxmx2•β2 +… + βm Найдем матрицу парных коэффициентов корреляции, используя MS Excel, Анализ данных – Корреляция.
Показать еще
Эту работу защитили на 5
Похожие работы:
  • Расчетно графическая работа

    02541. 80804. 81541. 80911. 66541. 80975. 53541. 80592. 62541. 80623. 80II квартал18669. 09669. 09773. 62669. 09881. 02669. 09804. 81669. 09911. 66669. 09975. 53669. 09592. 62669. 09623. 80669. 09738. 07III квартал19773. 62773. 62881. 02773. 62804. 81773. 62911. 66773. 62975. 53773. 62592. 62773. 62623. 80773. 62738. 07773. 62750. 58IV квартал20881. 02881. 02804. 81881. 02911. 66881. 02975. 53881. 02592. 62881. 02623. 80881. 02738. 07881. 02750. 58881. 02772. 972008I квартал21804. 81804. 81911. 66804. 81975. 53804. 81592. 62804. 81623. 80804. 81738. 07804. 81750. 58804. 81772. 97804. 81905. 94II квартал22911. 66911. 66975. 53911. 66592. 62911. 66623. 80911. 66738. 07911. 66750. 58911. 66772. 97911. 66905. 94911. 66925. 03III квартал23975. 53975. 53592. 62975. 53623. 80975. 53738. 07975. 53750. 58975. 53772. 97975. 53905. 94975. 53925. 03975. 53986. 52IV квартал24592. 62592. 62623. 80592. 62738. 07592. 62750. 58592. 62772. 97592. 62905. 94592. 62925. 03592. 62986. 52592. 621025. 332009I квартал25623. 80623. 80738. 07623. 80750. 58623. 80772. 97623. 80905. 94623. 80925. 03623. 80986. 52623. 801025. 33623. 801183. 38II квартал26738. 07738. 07750. 58738. 07772. 97738. 07905. 94738. 07925. 03738. 07986. 52738. 071025. 33738. 071183. 38738. 071252. 89III квартал27750. 58750. 58772. 97750. 58905. 94750. 58925. 03750. 58986. 52750. 581025. 33750. 581183. 38750. 581252. 89750. 581275. 79IV квартал28772. 97772. 97905. 94772. 97925. 03772. 97986. 52772. 971025. 33772. 971183. 38772. 971252. 89772. 971275. 79772. 971398. 672010I квартал29905. 94905. 94925. 03905. 94986. 52905. 941025. 33905. 941183. 38905. 941252. 89905. 941275. 79905. 941398. 67905. 941358. 88II квартал30925. 03925. 03986. 52925. 031025. 33925. 031183. 38925. 031252. 89925. 031275. 79925. 031398. 67925. 031358. 88925. 031373. 17III квартал31986. 52986. 521025. 33986. 521183. 38986. 521252. 89986. 521275. 79986. 521398. 67986. 521358. 88986. 521373. 17986. 521512. 87IV квартал321025. 331025. 331183. 381025. 331252. 891025. 331275. 791025. 331398. 671025. 331358. 881025. 331373. 171025. 331512. 871025. 331581. 352011I квартал331183. 381183. 381252. 891183. 381275. 791183. 381398. 671183. 381358. 881183. 381373. 171183. 381512. 871183. 381581. 351183. 381437. 28II квартал341252. 891252. 891275.

  • РАСЧЕТНО ГРАФИЧЕСКАЯ РАБОТА на тему: «Анализ и прогноз развития отрасли на основании производственной функции»

    40484060751653E-013»0следовательно, гипотеза о случайной природе оцениваемых характеристик отклоняется и признается их статистическая значимость, а модель признается значимой. Проверка наличия автокорреляции остатков по критерию Дарбина-Уотсона ВЫВОД ОСТАТКАНаблюдениеПредсказанное LN YОстатки(et-et-1)2et2113. 103060. 0056240. 00003213. 22510321430. 1112300. 011150. 01237313. 8185639724-0. 2646010. 141250. 07001413. 8826542804-0. 0969180. 028120. 00939513. 91030237230. 0311460. 016400. 00097613. 98322671670. 0360140. 000020. 00130714. 08313342910. 0601180. 000580. 00361814. 21207405540. 0601290. 000000. 00362914. 30812838920. 0572480. 000010. 003280. 197530. 10458d1. 88874Критические значения:d1=0. 63d2=1. 7Расчетное значение d=1,89>d2, автокорреляция отсутствует. Вывод: уравнение приемлемо для анализа и имеет вид Y=K1,204*L-0,4373. 2. Оценка влияния факторов труд и капиталα1=1. 204при увеличении основных фондов на 1% выпуск продукции увеличится на 1,204%. α2=-0. 437при увеличении численности работников на 1% выпуск сельскохозяйственной продукции уменьшится на 0,437%. α1>α2→в 2005-2013 годах в отрасли наблюдался трудосберегающий (интенсивный) рост. α1+α2=0. 767<1выпуск растет медленнее, чем в среднем растут факторы. Относительная эластичность по фондам β1=1. 571Относительная эластичность по труду β2=-0. 571За анализируемый период (9 лет) в3. 51раза вырос выпуск продукциив2. 76раза выросли основные фондыв1. 04раза выросла численность рабочих3. 3. Анализ эффективности и эффекта масштаба производстваЧастная эффективность основных фондовEk=1. 271Частная эффективность числа рабочихEL=3. 364Обобщенный показатель эффективностиE=0. 729Рост объемов выпуска продукции отрасли произошел за счет повышения эффективности производства в 0,729 разМасштаб производства M=4. 817Рост объемов выпуска продукции отрасли произошел за счет масштаба производства в 4,817 раз. 3. 4. Краткосрочный прогноз объемов выпуска продукцииРезультаты прогноза из п. 2. 2ГодГод подрядОПФ, млн. рубЧисло рабочих, тыс. челпрогноз 201410прогноз 201511Подставим исходные данные и прогнозные в модель производственной функцииГодГод подрядВДС, млн.

  • Контрольная и практическая работа

    Не пытайтесь исправить оценки! Лучше позовите преподавателя. Не пытайтесь исправить оценки! Лучше позовите преподавателя. Не пытайтесь исправить оценку! Лучше позовите преподавателя. Введите номер правльного ответа и нажмите EnterОтвет может быть от 1 до 4 Введите номер правильного ответа и нажмите EnterОтвет может быть от 1 до 4Введите номер правльного ответа и нажмите EnterОтвет может быть от 1 до 4Не пытайтесь исправить оценку! Лучше позовите преподавателя. задача12345678вопросдан ответверныйда/нетрезультатдан ответверныйда/нетрезультатдан ответверныйда/нетрезультатдан ответверныйда/нетрезультатдан ответверныйда/нетрезультатдан ответверныйда/нетрезультатдан ответверныйда/нетрезультатдан ответверныйда/нетрезультат1310неверно111верно320неверно040неверно020неверно030неверно441верно030неверно2221верно130неверно120неверно040неверно020неверно020неверно441верно010неверно3331верно340неверно340неверно030неверно010неверно030неверно310неверно020неверно4441верно111верно430неверно040неверно030неверно020неверно230неверно010неверно5221верно340неверно441верно020неверно020неверно020неверно240неверно030неверно6340неверно310неверно441верно010неверно020неверно040неверно430неверно030неверно7331верно230неверно130неверно030неверно010неверно010неверно240неверно010неверно8130неверно221верно430неверно040неверно010неверно010неверно441верно030неверно9130неверно410неверно430неверно020неверно040неверно040неверно221верно010неверно10210неверно040неверно030неверно030неверно210неверно010неверно11040неверно020неверно020неверноудовлетворительно5неудовлетворительно3неудовлетворительно2неудовлетворительно0неудовлетворительно0неудовлетворительно0неудовлетворительно4неудовлетворительно0оценка3ответов2ответов2ответов2ответов2ответов2ответов2ответов2ответовотлично599910109910хорошо477788778удовлетворительно355566556неудовлетворительно2Правильных ответовВаша оценкаверных ответовоценкаЗадача 15 ( 55.

  • контрольная, практическая

    Остаток26372120456143123252увеличивает его стоимость на 0,64 у. е. Итого2510030200983снижает его стоимость на 8%4увеличивает его стоимость на 8%КоэффициентыСтандартная ошибкаt-статистикаP-ЗначениеНижние 95%Верхние 95%Y-пересечение33807514413%3265734957Срок эксплуатации (лет)-1715182-94%-2050-13806237,3% наблюденийПробег (тыс. км)-0. 690. 25-1. 962%-0. 99-0. 39161,1% наблюдений33% наблюдений4все наблюденияВЫВОД ОСТАТКА44 автомобиляНаблюдениеПредсказанное Цена автомобиля ОстаткиСтандартные остатки72статистических выбросов не выявлено188083861. 3800011. 38017573413313 автомобилей29766-171-0. 6100020. 6112579869112 автомобилей31212450. 0200030. 01939472254139555722. 0410444, 2. 0438500353513749-459-1. 6400051. 637848037583выявлено 3 статистических выброса66854-465-1. 6600061. 66078613432статистических выбросов не выявлено766555732. 05107777, 2. 04818939194выявлено 4 статистических выброса86653-125-0. 4500080. 44671798291выявлено 7 статистических выброса9142691540. 5500090. 550079981098513731. 33000101. 33384125351114466-445-1. 59000111. 588165102693связь в уравнении регрессии является слабой1210351-308-1. 10000121. 10101444162наблюдений для проведения регрессионного анализа достаточно1312016960. 34000130. 34277688074связь в уравнении регрессии является тесной1413711210. 07000140. 07374483441под описание регрессионной модели попадает 61,1% наблюдений1510822-33-0. 12000150. 1182241631668834021. 44000161. 43651135081711251-516-1. 84000171. 8426026078103только пробег188278-368-1. 32000181. 3155313872ни один из включенных в модель факторов удалять нельзя19128202010. 72000190. 71787755574срок эксплуатации и пробег206015-603-2. 151200202020, 2. 15269123951только срок эксплуатации2114605430. 15000210. 154894102822104211340. 48000220. 4783890922380195101. 82000231. 81991237992485662220. 79000240. 79435401422513495-41-0. 15000250. 1470784456207314, 7, 20, 3в-в+1034, 7, 20В выделенной ячейке указать номер правильного ответа:1. Согласно уравнения регрессии на стоимость автомобиля оказывает влияние1срок эксплуатации и пробег12выбранные регрессоры на стоимость не влияют3только срок эксплуатации4только пробег2.

  • Уравнение регресии

    0318316704Переменная X 30. 58876721330. 10222872115. 75931310390. 00027307560. 357509780. 82002464660. 357509780. 8200246466ВЫВОД ОСТАТКАНаблюдениеПредсказанное Yее^215. 25929975050. 11070024950. 012254545225. 37207367490. 13792632510. 019023671135. 4668818650. 0131181350. 000172085545. 4380921857-0. 22809218570. 052026045255. 4857125078-0. 25571250780. 065388886665. 4097349606-0. 07973496060. 006357663975. 37510085450. 02489914550. 000619967485. 25193543940. 06806456060. 004632784495. 01101658160. 19898341840. 0395944008105. 02313788920. 22686211080. 0514664173114. 9763824756-0. 07638247560. 0058342826124. 0406318152-0. 14063181520. 01977730750. 27715тогда0. 17548Таким образом, полученное нами уравнение регрессии имеет видПрогнозные значения для независимых переменных по условию равны: Найдем теперь прогнозное значение для зависимой переменной. Вектор-столбец прогнозных значений независимых переменных имеет вид:1130. 8968. 712Тогда 1130. 8968. 7121115. 89. 51117. 99. 91119. 310. 21120. 810. 3112210. 51123. 310. 51124. 910. 6112610. 51127. 110. 21127. 910. 31128. 710. 31129. 68. 8111111111111115. 8117. 9119. 3120. 8122123. 3124. 9126127. 1127. 9128. 7129. 69. 59. 910. 210. 310. 510. 510. 610. 510. 210. 310. 38. 8Найдем теперь121483. 3121. 61483. 3183570. 7515030. 88121. 615030. 881235. 16Далее находим обратную матрицу103. 1921598392-0. 5538812461-3. 4188640273-0. 55388124610. 0044942749-0. 0001626887-3. 4188640273-0. 00016268870. 339372405Затем0. 90617684290. 0329840119-0. 4835469326И. наконец1. 0110Найдем теперь среднюю стандартную ошибку прогноза:0. 17644Табличное значение t-критерия Стьюдента равно:2. 2622Тогда0. 3991С учетом всего выше изложенного доверительный интервал для математического ожидания равен3. 51394. 3121Для интервального прогноза стандартная ошибка прогноза находится из выраженияПолучаем0. 2489Тогда0. 5629Таким образом, доверительный интервал для индивидуального значения равен3. 35014. 4759Таким образом, прогнозные значения для математического ожидания смертности мужчин попадают в более узкий интервал, чем индивидуальные значения данного показателя.

×
Оформите заявку на работу - это бесплатно