Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

Вариант 8 эконометрика

.docx
Скачиваний:
8
Добавлен:
05.06.2017
Размер:
126.06 Кб
Скачать

Вариант 1

Задания:

x

y

0,11

15

0,19

10,3

0,2

4,5

0,15

-0,5

0,05

-4,5

0,05

2,9

0,16

14,2

0,06

4,6

0,12

13,6

0,08

0,9

0,05

2,4

0,09

11,8

0,15

6,3

0,11

-0,7

0,05

5,6

0,11

7,7

0,02

3

0,01

-4,1

0,14

-1

0,16

1,6

0,11

11,8

0,01

-3,9

0,07

13,6

0,15

2,7

0,08

1,2

0,04

-7,6

0,04

3,5

0,05

9,2

0,2

6,2

0,08

11,8

0,11

2,2

0,13

12,5

0,09

1,3

0,01

-3,4

0,13

18,4

0,2

10,1

0,17

18,2

0,1

3,8

0,15

0,8

0,15

9,9

0,17

4,8

0,13

5

0,16

6,4

0,11

10,2

0,16

9,2

1) Постройте поле корреляции результативного и факторного признаков.

2) Определите параметры уравнения парной линейной и степенной регрессии. Дайте интерпретацию найденных параметров и всего уравнения в целом.

3) Постройте теоретическую линию регрессии, совместив ее с полем корреляции. Сделайте выводы.

4) Рассчитайте линейный коэффициент корреляции и поясните его смысл. Определите коэффициент детерминации и дайте его интерпретацию.

5) Оцените статистическую значимость коэффициентов регрессии и уравнения регрессии в целом и постройте доверительные интервалы для точных значений параметров с уровнем значимости 0,05. Сделайте выводы.

Решение:

1.Построим поле корреляции результативного и факторного признаков.

Рис. Поле корреляции

По итогам построенного поля корреляции можно сделать вывод, что между признаками наблюдается обратная заметная корреляционная связь, так как значения сконцентрированы вдоль воображаемой нисходящей линии.

2. Определим параметры уравнения парной линейной и степенной регрессии.

Уравнение линейной регрессии имеет вид: .

Для определения параметров уравнения а и b построим вспомогательную таблицу.

x

y

x2

y2

xy

yтеор

(y-yср)2

(y-yтеор)2

(х-хср)2

0,11

15

0,0121

225

1,65

5,69

88,569

86,727

0,000

0,19

10,3

0,0361

106,09

1,957

9,62

22,195

0,458

0,007

0,2

4,5

0,04

20,25

0,9

10,12

1,186

31,533

0,008

0,15

-0,5

0,0225

0,25

-0,075

7,66

37,075

66,510

0,002

0,05

-4,5

0,0025

20,25

-0,225

2,74

101,786

52,348

0,003

0,05

2,9

0,0025

8,41

0,145

2,74

7,230

0,027

0,003

0,16

14,2

0,0256

201,64

2,272

8,15

74,151

36,634

0,003

0,06

4,6

0,0036

21,16

0,276

3,23

0,978

1,885

0,002

0,12

13,6

0,0144

184,96

1,632

6,18

64,178

55,067

0,000

0,08

0,9

0,0064

0,81

0,072

4,21

21,986

10,964

0,001

0,05

2,4

0,0025

5,76

0,12

2,74

10,169

0,112

0,003

0,09

11,8

0,0081

139,24

1,062

4,70

38,578

50,364

0,000

0,15

6,3

0,0225

39,69

0,945

7,66

0,506

1,837

0,002

0,11

-0,7

0,0121

0,49

-0,077

5,69

39,550

40,798

0,000

0,05

5,6

0,0025

31,36

0,28

2,74

0,000

8,207

0,003

0,11

7,7

0,0121

59,29

0,847

5,69

4,457

4,051

0,000

0,02

3

0,0004

9

0,06

1,26

6,702

3,031

0,008

0,01

-4,1

0,0001

16,81

-0,041

0,77

93,875

23,689

0,010

0,14

-1

0,0196

1

-0,14

7,16

43,413

66,640

0,001

0,16

1,6

0,0256

2,56

0,256

8,15

15,911

42,868

0,003

0,11

11,8

0,0121

139,24

1,298

5,69

38,578

37,365

0,000

0,01

-3,9

0,0001

15,21

-0,039

0,77

90,039

21,782

0,010

0,07

13,6

0,0049

184,96

0,952

3,72

64,178

97,630

0,001

0,15

2,7

0,0225

7,29

0,405

7,66

8,346

24,556

0,002

0,08

1,2

0,0064

1,44

0,096

4,21

19,262

9,068

0,001

0,04

-7,6

0,0016

57,76

-0,304

2,24

173,947

96,888

0,005

0,04

3,5

0,0016

12,25

0,14

2,24

4,363

1,580

0,005

0,05

9,2

0,0025

84,64

0,46

2,74

13,040

41,794

0,003

0,2

6,2

0,04

38,44

1,24

10,12

0,373

15,331

0,008

0,08

11,8

0,0064

139,24

0,944

4,21

38,578

57,589

0,001

0,11

2,2

0,0121

4,84

0,242

5,69

11,485

12,161

0,000

0,13

12,5

0,0169

156,25

1,625

6,67

47,763

33,973

0,000

0,09

1,3

0,0081

1,69

0,117

4,70

18,395

11,582

0,000

0,01

-3,4

0,0001

11,56

-0,034

0,77

80,800

17,365

0,010

0,13

18,4

0,0169

338,56

2,392

6,67

164,125

137,562

0,000

0,2

10,1

0,04

102,01

2,02

10,12

20,350

0,000

0,008

0,17

18,2

0,0289

331,24

3,094

8,64

159,040

91,405

0,004

0,1

3,8

0,01

14,44

0,38

5,20

3,200

1,947

0,000

0,15

0,8

0,0225

0,64

0,12

7,66

22,933

46,996

0,002

0,15

9,9

0,0225

98,01

1,485

7,66

18,586

5,038

0,002

0,17

4,8

0,0289

23,04

0,816

8,64

0,622

14,741

0,004

0,13

5

0,0169

25

0,65

6,67

0,347

2,793

0,000

0,16

6,4

0,0256

40,96

1,024

8,15

0,658

3,053

0,003

0,11

10,2

0,0121

104,04

1,122

5,69

21,262

20,365

0,000

0,16

9,2

0,0256

84,64

1,472

8,15

13,040

1,108

0,003

∑=4,86

∑=251,5

∑=0,6564

∑=3111,41

∑=33,633

∑=251,5

∑=1705,804

∑=1387,421

∑=0,132

Получаем:

;

.

Уравнение линейной регрессии имеет вид: .

Таким образом, с ростом факторного признака на единицу результативный признак возрастает на 49,202 единиц.

Уравнение степенной модели имеет вид: .

Для построения этой модели необходимо произвести линеаризацию переменных. Для этого произведем логарифмирование обеих частей уравнения: .

Обозначим Y=ln, Х=lnx, А=lna.

Тогда уравнение имеет вид: Y=A+bX – линейное уравнение регрессии.

Построим вспомогательную таблицу.

x

y

Х

Y

Х2

Y2

XY

yтеор

(y-yтеор)2

0,11

15

-2,21

2,71

4,87

7,33

-5,98

4,67

106,62

0,19

10,3

-1,66

2,33

2,76

5,44

-3,87

6,39

15,30

0,2

4,5

-1,61

1,50

2,59

2,26

-2,42

6,58

4,32

0,15

-0,5

-1,90

0,00

3,60

0,00

0,00

5,58

36,98

0,05

-4,5

-3,00

0,00

8,97

0,00

0,00

2,98

55,92

0,05

2,9

-3,00

1,06

8,97

1,13

-3,19

2,98

0,01

0,16

14,2

-1,83

2,65

3,36

7,04

-4,86

5,79

70,71

0,06

4,6

-2,81

1,53

7,92

2,33

-4,29

3,31

1,68

0,12

13,6

-2,12

2,61

4,50

6,81

-5,53

4,91

75,47

0,08

0,9

-2,53

-0,11

6,38

0,01

0,27

3,90

8,98

0,05

2,4

-3,00

0,88

8,97

0,77

-2,62

2,98

0,33

0,09

11,8

-2,41

2,47

5,80

6,09

-5,94

4,17

58,26

0,15

6,3

-1,90

1,84

3,60

3,39

-3,49

5,58

0,52

0,11

-0,7

-2,21

0,00

4,87

0,00

0,00

4,67

28,88

0,05

5,6

-3,00

1,72

8,97

2,97

-5,16

2,98

6,88

0,11

7,7

-2,21

2,04

4,87

4,17

-4,51

4,67

9,16

0,02

3

-3,91

1,10

15,30

1,21

-4,30

1,76

1,53

0,01

-4,1

-4,61

0,00

21,21

0,00

0,00

1,19

27,95

0,14

-1

-1,97

0,00

3,87

0,00

0,00

5,37

40,52

0,16

1,6

-1,83

0,47

3,36

0,22

-0,86

5,79

17,56

0,11

11,8

-2,21

2,47

4,87

6,09

-5,45

4,67

50,78

0,01

-3,9

-4,61

0,00

21,21

0,00

0,00

1,19

25,87

0,07

13,6

-2,66

2,61

7,07

6,81

-6,94

3,61

99,81

0,15

2,7

-1,90

0,99

3,60

0,99

-1,88

5,58

8,30

0,08

1,2

-2,53

0,18

6,38

0,03

-0,46

3,90

7,27

0,04

-7,6

-3,22

0,00

10,36

0,00

0,00

2,62

104,47

0,04

3,5

-3,22

1,25

10,36

1,57

-4,03

2,62

0,77

0,05

9,2

-3,00

2,22

8,97

4,92

-6,65

2,98

38,71

0,2

6,2

-1,61

1,82

2,59

3,33

-2,94

6,58

0,14

0,08

11,8

-2,53

2,47

6,38

6,09

-6,23

3,90

62,47

0,11

2,2

-2,21

0,79

4,87

0,62

-1,74

4,67

6,12

0,13

12,5

-2,04

2,53

4,16

6,38

-5,15

5,14

54,13

0,09

1,3

-2,41

0,26

5,80

0,07

-0,63

4,17

8,22

0,01

-3,4

-4,61

0,00

21,21

0,00

0,00

1,19

21,04

0,13

18,4

-2,04

2,91

4,16

8,48

-5,94

5,14

175,76

0,2

10,1

-1,61

2,31

2,59

5,35

-3,72

6,58

12,40

0,17

18,2

-1,77

2,90

3,14

8,42

-5,14

6,00

148,96

0,1

3,8

-2,30

1,34

5,30

1,78

-3,07

4,43

0,39

0,15

0,8

-1,90

-0,22

3,60

0,05

0,42

5,58

22,86

0,15

9,9

-1,90

2,29

3,60

5,26

-4,35

5,58

18,65

0,17

4,8

-1,77

1,57

3,14

2,46

-2,78

6,00

1,43

0,13

5

-2,04

1,61

4,16

2,59

-3,28

5,14

0,02

0,16

6,4

-1,83

1,86

3,36

3,45

-3,40

5,79

0,37

0,11

10,2

-2,21

2,32

4,87

5,39

-5,13

4,67

30,54

0,16

9,2

-1,83

2,22

3,36

4,92

-4,07

5,79

11,62

∑=4,86

∑=251,5

∑=-109,61

∑=63,51

∑=293,86

∑=136,23

∑=-139,34

∑=199,75

∑=1478,67