Эконометрика (183690)

Посмотреть архив целиком

СОДЕРЖАНИЕ


ЗАДАЧА 1.

ЗАДАЧА 2.

ЗАДАЧА 3.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ



ЗАДАЧА 1.


По данным представленным в таблице, изучается зависимость результативного признака (У) от факторного (У).

Номера результативного, факторного признаков, наблюдений определяются в соответствии с номером варианта.

п/п

Запасы влаги в почве, мм

Бонитировочный балл

Номер признака

Х

У

1

144

75

2

110

54

3

110

61

4

177

64

5

186

72

6

112

69

7

148

79

8

151

73

9

110

60

10

151

72

11

131

54

12

113

77

13

110

57

14

127

72

15

136

72

16

136

67

17

144

72

18

100

55

19

148

68

20

129

68


Задание

1. Рассчитайте параметры парной линейной регрессии.

2. Оцените тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.

3. Оцените с помощью средней ошибки аппроксимации качество уравнений.

4. Оцените статистическую значимость уравнения регрессии и его параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента.

5. Рассчитайте прогнозное значение результата, если прогнозное значение фактора увеличится на 10% от его среднего уровня (). Определите доверительный интервал прогноза для уровня значимости .

6. Оцените полученные результаты, выводы оформите в аналитической записке.

Решение

Для решения задачи составим вспомогательную таблицу:

п/п

Запасы влаги в почве, мм

Бонитировочный балл

 

 

 







х

у

ху

х2

у2

1

144

75

10800

20736

5625

68,798

6,202

38,465

10,350

107,123

2

110

54

5940

12100

2916

63,256

-9,256

85,674

-23,650

559,323

3

110

61

6710

12100

3721

63,256

-2,256

5,090

-23,650

559,323

4

177

64

11328

31329

4096

74,177

-10,177

103,571

43,350

1879,223

5

186

72

13392

34596

5184

75,644

-3,644

13,279

52,350

2740,523

6

112

69

7728

12544

4761

63,582

5,418

29,355

-21,650

468,723

7

148

79

11692

21904

6241

69,45

9,55

91,202

14,350

205,923

8

151

73

11023

22801

5329

69,939

3,061

9,370

17,350

301,023

9

110

60

6600

12100

3600

63,256

-3,256

10,602

-23,650

559,323

10

151

72

10872

22801

5184

69,939

2,061

4,248

17,350

301,023

11

131

54

7074

17161

2916

66,679

-12,679

160,757

-2,650

7,023

12

113

77

8701

12769

5929

63,745

13,255

175,695

-20,650

426,423

13

110

57

6270

12100

3249

63,256

-6,256

39,138

-23,650

559,323

14

127

72

9144

16129

5184

66,027

5,973

35,677

-6,650

44,223

15

136

72

9792

18496

5184

67,494

4,506

20,304

2,350

5,522

16

136

67

9112

18496

4489

67,494

-0,494

0,244

2,350

5,522

17

144

72

10368

20736

5184

68,798

3,202

10,253

10,350

107,123

18

100

55

5500

10000

3025

61,626

-6,626

43,904

-33,650

1132,323

19

148

68

10064

21904

4624

69,45

-1,45

2,103

14,350

205,923

20

129

68

8772

16641

4624

66,353

1,647

2,713

-4,650

21,623

итого

2673

1341

180882

367443

91065

1342,22

-1,219

881,640

10,500

110,250

Средн. Знач

133,65

67,05

9044,1

18372,2

4553,25






509,827

57,548









22,579

7,586











1. Построение уравнения регрессии сводятся к оценке ее парамет­ров. Для оценки параметров регрессии, линейных по параметрам, используют метод наименьших квадратов (МНК). МНК позволяет получить такие оценки параметров, при которых сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака у от теоретических минимальна т.е

Для линейных уравнений, решается следующая система уравнений:

Можно воспользоваться готовыми формулами, которые вытекают из этой системы:

Уравнение регрессии:


2.Рассчитаем линейный коэффициент парной корреляции:


Случайные файлы

Файл
27758-1.rtf
70501.rtf
39319.doc
142413.rtf
160710.rtf




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.