- •2015Г. Содержание
- •Глава 1. Выбор экономических факторов, построение модели.
- •Глава 2. Проверка качества модели.
- •2.6.Построение расширенной матрицы выборочных коэффициентов корреляции. Вычислениечастных коэффициентов корреляциимежду факторами
- •2.7.Пошагоый отбор наиболее существенных переменных в модели множественной линейной регрессии с использованием скорректированных коэффициентов детерминациии частныхF- статистики.
- •Глава 3. Анализ результатов эконометрического исследования и построение прогноза.
- •3.1.Вычисление стандартизованных коэффициентов регрессии и частных коэффициентов эластичности.
Глава 3. Анализ результатов эконометрического исследования и построение прогноза.
3.1.Вычисление стандартизованных коэффициентов регрессии и частных коэффициентов эластичности.
(см. приложение 1, п.3.1)
3.2. Построение точечного прогноза для значений переменных на 30% превышающих их средние значения. (см. приложение 1, п.3.2)
3.3. Результаты множественного регрессионного анализа с помощью Пакета Анализа. (см. приложение 1, п.3.3)
Отчет должен быть представлен в печатном и электронном виде. Электронный вариант должен включать два файла – WORD и EXCEL.
Библиография:
1. Гмурман В.Е. Рук к реш зад по теор верей и мат стат. М. Высшая школа. 2003. – 405 с.
2. Разгуляева Л.Н., Панкратова Я.Б. Теория вероятностей и математическая статистика. СПб, МБИ. – 2010. – 259 с.
3. Электронный учебно-методический комплекс по дисциплине «Теория вероятностей и математическая статистика». (http://eos.ibi.spb.ru).
4. Конспект лекций.
Задание принял к исполнению ……………………………………… года
Студент ……… ………………………………………..…………..
Приложение 1.
Исходные данные:
С помощью пакета анализа, находим регрессии по 3 факторным переменным:
Регрессия x1 на y
Регрессия x2 на y
Регрессия x3 на y
Регрессия x4, х5 на y
Вывод. Частные парные регрессии показывают - факторы х1,х2 и х3 могут быть включены в модель множественной регрессии, т.к. коэф. детерминации > 0,9, |
| ||
а факторы х4 и х5 имеют очень маленький коэф. Детерминации <0,9, |
|
| |
поэтому мы их не будем включать в модель множественной регрессии.
1.2
….
|
|
| |
|
|
|
1.3
1.4
Приложение 2.
2.1
2.2
2.3
2.4
2.5
2.6
2.7
2.8
Приложение 3.
3.1
3.3