Учебная работа № 77504. «Контрольная Эконометрика 4
Содержание:
«1.Рассчитайте параметры линейного уравнения множественной регрессии с полным перечнем факторов.
2.Дайте сравнительную оценку силы связи факторов с результатом с помощью общих коэффициентов эластичности.
3.Оцените статистическую значимость параметров регрессионной модели с помощью т-критерия, нулевую гипотезу о значимости уравнения и показателей тесноты связи проверьте с помощью F критерия.
4.Оцените качество уравнения через среднюю ошибку аппроксимации.
5.Рассчитайте матрицы парных и частных коэффициентов корреляции и на их основе отберите информативные факторы в модель.
Постройте модель с информативными факторами и оцените ее параметры.
6.Рассчитайте прогнозное значение результата если прогнозные значения факторов составляют 80 % их максимального значения.
7.Рассчитайте ошибки и доверительный интервал прогноза для уровня значимости 5% или 10%.
8.Оцените полученные результаты.
»
Выдержка из подобной работы:
….
Эконометрика
…..
. Построить поле корреляции и сформировать
гипотезу о форме связи;
. Оценить данную зависимость линейной
степенной и гиперболической регрессией;
. Оценить тесноту связи с помощью
показателей корреляции и детерминации;
. Оценить с помощью средней ошибки
аппроксимации качество уравнений;
. Найти коэффициент эластичности и
сделать вывод;
. Оценить с помощью критерия Фишера
статистическую надежность модели и выбрать лучшее уравнение регрессии;
. Для лучшего уравнения сделать
дисперсионный анализ и найти доверительный интервал для параметров: a
b r;
. Рассчитать прогнозное значение для x*
и определить доверительный интервал прогноза для 0 05;
. Аналитическая записка .
Поле корреляции
) Оценим данную зависимость:
y
xy
A
и b решим систему:
Отсюда
a= -1 188
b= 0 089
) Оценим тесноту связи с помощью показателей
корреляции и детерминации:
По шкале Чаддока коэффициент корреляции
показывает весьма высокую тесноту связи.
) Оценим с помощью средней ошибки аппроксимации
качество уравнений:
Если
то точность полученного уравнения регрессии высока.
В данном случае .
Можно говорить что полученное уравнение регрессии весьм»