Учебная работа № 79830. «Контрольная Контрольная по эконометрике 92
Содержание:
Задание 1
Данные опроса восьми групп семей о расходах на про¬дукты питания в зависимости от уровня доходов семьи приведены в таблице (числа относительные в расчете на 100 руб. дохода и расхода).
Таблица 1.1. Исходные данные
Доходы семьи,
Расходы на продукты питания,
1,41,1
3,31,4
5,52
7,62,4
9,82,8
123,1
14,73,5
18,94
Требуется:
1) рассчитать коэффициент корреляции и оценить тесноту связи между доходами семьи и расходами на продукты пи¬тания;
2) построить линейную однофакторную модель зависимости расходов на питание от дохода семьи;
3) рассчитать коэффициент детерминации, коэффициент эластичности и бета-коэффициент и пояснить их экономиче¬ский смысл;
4) найти среднюю по модулю относительную ошибку ап¬проксимации и оценить точность построенной регрессионной модели.
Выдержка из подобной работы:
….
Контрольная работа по курсу эконометрика
…..ижайшей пожарной станции).
На основании поля корреляции можно сделать вывод что между факторным
и результативным ) признаками существует прямая зависимость.2. Определить параметры а и b уравнения парной линейной регрессии: где a и b искомые параметры x и y фактические значения факторного и результативного признаков. Для определения сумм составим расчетную таблицу из пяти граф в графе 6 дадим выравненное значение y . В графах 7 8 9 рассчитаем суммы которые использованы в формулах пунктов 4 5 данной задачи.|№ |X |Y |XІ |x·y |yІ |? |-?|-x)|)І|
| | | | | | | |) | | |
| |1 |2 |3 |4 |5 |6 |7 |8 |9 |
| |3 4 |26 2|11 5|686 44|89 0|26 2|0 00|0 072|1 6384|
| | | |6 | |8 |0 | |9 | |
| |1 8 |17 8|3 24|316 84|32 0|18 7|0 81|1 768|36 688|
| | | | | |4 |0 | |9 |4 |
| |4 6 |31 3|21 1|979 69|143 |31 8|0 25|2 160|47 334|
| | | |6 | |98 |0 | |9 |4 |
| |2 3 |23 1|5 29|533 61|53 1|21 0|4 41|0 688|15 366|
| | | | | |3 |0 | |9 |4 |
| |3 1 |27 5|9 61|756 25|85 2|24 8|7 29|0 000|0 0144|
| | | | | |5 |0 | |9 | |
| |5 5 |36 |30 2|1296 |198 |36 0|0 00|5 616|122 76|
| | | |5 | | |0 | |9 |64 |
| |0 7 |14 1|0 49|198 81|9 87|13 5|0 36|5 904|130 41|
| | | | | | |0 | |9 |64 |
| |3 |22 3|9 |497 29|66 9|24 3|4 00|0 016|0 3844|
| | | | | | |0 | |9 | |
| |2 6 |19 6|6 76|384 16|50 9|22 4|7 84|0 280|6 3504|
| | | | | |6 |0 | |9 | |
| |4 3 |31 3|18 4|979 69|134 |30 4|0 81|1 368|30 030|
| | | |9 | |59 |0 | |9 |4 |
|S |31 3|249 |115 |6628 7|863 |249 |25 7|17 88|390 99|
| | |2 |85 |8 |8 |1 |7 |1 |00 | Коэффициент регрессии ) показывает абсолютную силу связи между
вариацией x и вариацией y. Применительно к данной задаче можно сказать
что при применении расстояния до ближайшей пожарной станции на 1 км общая
сумма ущерба изменяется в среднем на 4 686 млн.руб. Таким образом управление регрессии имеет следующий вид:3. Линейный коэффициент корреляции определяется по формуле: В соответствии со шкалой Чеддока можно говорить о высокой тесноте связи между y и x r = 0.957. Квадрат коэффициента корреляции называется коэффициентом детерминации Это означает что доля вариации y объясненная вариацией фактора x
включенного в уравнение регрессии равна 91 6% а остальные 8 4% вариации
приходятся на долю других факторов не учтенных в уравнении регрессии
4. Статистическую значимость коэффициента регрессии «b» проверяем с помощью -критерия Стьюдента для коэффициента регрессии «b» рассчитывается как Полученное фактическое значение сравнивается с критическим который получается по талблице Стьюдента с учетом принятого уровня значимости L=0 05 и числа степеней свободы Полученный коэффициент регрессии признается типичным т.к. Оценка статистической значимости построенной модели регрессии в целом производится с помощью =0 05 и числа степеней свободы: Следовательно при =0 05)
по формулеТабличное значение =0 05 и
числа степеней свободы п-2=10-2=8
Стандартная ошибка точечного прогноза рассчитываемая по формулеОтсюда доверительный интервал составляет:
Из полученных рез»