Зависимость цены от качества (183693)

Посмотреть архив целиком

ВСЕРОССИЙСКИЙ ЗАОЧНЫЙ

ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

КАФЕДРА МАТЕМАТИКИ И ИНФОРМАТИКИ










ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА

по эконометрике

Вариант № 1











Омск, 2010 г.





ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ


По данным, представленным в табл.1, изучается зависимость цены колготок от их плотности, состава и фирмы-производителя в торговых точках Москвы и Московской области весной 2006.


Таблица 1.

prise

DEN

polyamid

lykra

firm

 

Y

X1

X2

X3

X4

1

49,36

20

86

14

0

2

22,51

20

97

3

1

3

22,62

20

97

3

1

4

59,89

20

90

17

0

5

71,94

30

79

21

0

6

71,94

30

79

21

0

7

89,9

30

85

15

1

8

74,31

40

85

13

1

9

77,69

40

88

10

1

10

60,26

40

86

14

1

11

111,19

40

82

18

0

12

73,56

40

83

14

1

13

84,61

40

84

16

0

14

49,9

40

82

18

1

15

89,9

40

85

15

0

16

96,87

50

85

15

0

17

39,99

60

98

2

1

18

49,99

60

76

24

0

19

49,99

70

83

17

1

20

49,99

70

88

10

1

21

49,99

70

76

24

0

22

49,99

80

42

8

1

23

129,9

80

50

42

0

24

84

40

82

18

0

25

61

20

86

14

0

26

164,9

30

16

30

1

27

49,9

40

82

18

1

28

89,9

30

85

15

1

29

129,9

80

50

42

0

30

89,9

40

86

14

1

31

105,5

40

85

15

1

32

79,9

15

88

12

1

33

99,9

20

88

12

1

34

99,9

30

73

25

1

35

119,9

20

85

12

1

36

109,9

20

83

14

1

37

59,9

20

86

14

0

38

79,9

40

82

18

0

39

82,9

20

86

14

0

40

111,8

40

82

18

0

41

83,6

40

82

18

0

42

60

20

86

14

0

43

80

40

82

18

0

44

90

50

76

24

0

45

120

70

74

26

0


Цена колготок – это зависимая переменная Y. В качестве независимых, объясняющих переменных выбраны: плотность (DEN) Х1, содержание полиамида Х2 и лайкры Х3, фирма-производитель Х4.

Описание переменных содержится в таблице 2.

Требуется:

1. Рассчитать матрицу парных коэффициентов корреляции; оценить статистическую значимость коэффициентов регрессии.

2. Оценить статистическую значимость параметров регрессионной модели с помощью t-критерия; нулевую гипотезу о значимости уравнения проверить с помощью F-критерия; оценить качество уравнения регрессии с помощью коэффициента детерминации.


Таблица 2.

Переменная

Описание

номер торговой точки

price

цена колготок в рублях

DEN

плотность в DEN

polyamid

содержание полиамида в %

lykra

содержание лайкры в %

firm

фирма-производитель: 0 - Sanpellegrino, 1 - Грация


3. Построить уравнение множественной регрессии только со статистически значимыми факторами.

4. Отобразить графически исходные данные и расчетные значения.


РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ


1. Рассчитать матрицу парных коэффициентов корреляции; оценить статистическую значимость коэффициентов регрессии.

Сначала нужно отобрать факторы, которые должны войти в модель. Для этого строится матрица коэффициентов парной корреляции (табл.3.)


Таблица 3.

 

Y

X1

X2

X3

X4

Y

1

 

 

 

 

X1

0,071711

1

 

 

 

X2

-0,55678

-0,42189

1

 

 

X3

0,607569

0,435579

-0,66726

1

 

X4

-0,12119

-0,10354

0,060901

-0,43912

1


Анализ показал, что независимые переменные Х2 (полиамид) и Х3 (лайкра) имеют тесную линейную связь с результативным фактором Y. Проверяем наличие мультипликативности: │ │= 0,66726. Считается, что две переменных явно коллинеарны, т.е. находятся между собой в линейной зависимости, если ≥ 0,7. Х2 и Х3 могут включаться в модель, т.к. мультипликативности нет. Х1 и Х4 в незначительной степени влияют на Y, их отбрасываем.

Коэффициенты множественной регрессии оцениваются, как и в парной регрессии, методом наименьших квадратов. Для упрощения работы эти коэффициенты можно получить в Excel с помощью отчета по регрессии. Получаем уравнение линейной модели: у = -0,476х1-0,588х2+2,245х3+7,554х4+ 104,163.


Случайные файлы

Файл
23632-1.rtf
61965.rtf
107359.rtf
31402.rtf
ref-17936.doc




Чтобы не видеть здесь видео-рекламу достаточно стать зарегистрированным пользователем.
Чтобы не видеть никакую рекламу на сайте, нужно стать VIP-пользователем.
Это можно сделать совершенно бесплатно. Читайте подробности тут.