Оригинальные учебные работы для студентов


Контрольная работа по эконометрике с решением

Транскрипт 1 Министерство образования Российской Федерации Новосибирский государственный технический университет Кафедра прикладной математики Контрольная работа по дисциплине Эконометрика Выполнил: В рамках линейной модели найдите регрессионную зависимость Y от X. Вычислите коэффициент корреляции между X и Y.

Найдите интервал, в котором с вероятностью 0. Вычислите коэффициент детерминации R.

Готовая контрольная работа по эконометрике E-kr-1

Таблица X 3, 6,4 9,4 3,5 6, 30,5 4,3 Y 3,3 5,5 4,3 6,4 6, 9,7 8,3 Решение. Уравнение регрессии это формула статистической связи между переменными. Если эта формула линейна, то имеем линейную регрессию.

Формула статистической связи двух переменных называется парной регрессией.

В модели парной линейной регрессии зависимость между переменными в генеральной совокупности представляется в виде: На основании контрольная работа по эконометрике с решением наблюдения оценивается выборочное уравнение регрессии линия регрессии: Неизвестные значенияb определяются методом наименьших квадратов МНКсуть которого заключается в минимизации суммы квадратов остатков: Записав необходимое условие экстремума и сделав необходимые преобразования, получим систему уравнений.

Для удобства, сделаем промежуточные расчёты и внесём их в таблицу.

  1. I сум сум сум сум сум сум сум сум Подставив данные из табл.
  2. F-тест на качество оценивания. Подробнее о преобразованиях см..
  3. Расчётный критерий Фишера для нашей выборки равен 7. Теснота этой связи определяется частными коэффициентами корреляции, которые характеризуют степень и влияние одного из аргументов на функцию при условии, что остальные независимые переменные закреплены на постоянном уровне.

Подробнее о преобразованиях см.: Коэффициент корреляции определяется выражением: Проверка адекватности регрессионной модели. При этом вычисляют расчётные фактические значения t-критерия: Учебное пособие для вузов. F-тест на качество оценивания. Для определения статистической значимости проверяется гипотеза H 0: F0 нулевая гипотеза о значимости параметров для F-статистики, рассчитываемой по формуле: Вычисленный критерий F сравнивается с критическим значением F кр: Вычислим критерий F по формуле.

Контрольная работа по эконометрике. Решение в Word и Excel

Несмещённой оценкой дисперсии является величина остаточная дисперсия 4 n S v e e. Величина S называется стандартной ошибкой регрессии. Заменив в теоретических дисперсиях неизвестную на оценку S получим оценки дисперсии: Величины S, S b называются стандартными ошибками коэффициентов регрессии.

  1. Статистика в аналитической химии.
  2. Оценить параметры построенной модели; 3.
  3. Это означает, что выбранные факторы существенно влияют на заработную плату.
  4. Статистика в аналитической химии. На основании выборочного наблюдения оценивается выборочное уравнение регрессии линия регрессии.
  5. Проверим значимость полученного уравнения регрессии по критерию Фишера.

Подставим данные из табл. S 9,58,96 7 А теперь. Исходя из найденных параметров регрессионной модели, стоимость извлечения газа будет равна: R 9,58 9,0 0,67 Т. Оценить параметры построенной модели; 3. Таблица 3 X X Y Решение. МНК контрольная работа по эконометрике с решением параметров 0, и можно получить, решив систему нормальных уравнений, которая в данном случае имеет вид 6: Для удобства, сделаем промежуточные расчёты и внесём их в таблицу Гусаров В.

I сум сум сум сум сум сум сум сум Подставив данные из табл. Матрица системы Матрица правой части A: Вычисление определеителя A Определеитель отличен от нуля, система имеет единственное решение 3. Вычисление решения системы Проверка правильности решения: Проверим значимость полученного контрольная работа по эконометрике с решением регрессии по критерию Фишера. Расчётный критерий Фишера для нашей выборки равен 7: Произведём промежуточные расчёты и заполним таблицу 3.

I ср ,7 оц,86 оц сумма ср сумма ср сумма ср сумма 07 По формулам. Подставим полученные данные в 3. Если известны средние квадратичные отклонения анализируемых величин, то парные коэффициенты корреляции можно рассчитать по следующим формулам 8: Теснота этой связи определяется частными коэффициентами корреляции, которые характеризуют степень и влияние одного из аргументов на функцию при условии, что остальные независимые переменные закреплены на постоянном уровне.

В зависимости от количества переменных, влияние которых исключается, частные коэффициенты корреляции могут быть различного порядка: Парный коэффициент корреляции между 16 Ганжа К. Частный коэффициент корреляции первого порядка между признаками и при исключении влияния признака вычисляется по формуле 9: Показателем тесноты связи, устанавливаемой между результативными контрольная работа по эконометрике с решением двумя или более факторными признаками, является совокупный коэффициент множественной корреляции.

  • Частный коэффициент корреляции первого порядка между признаками и при исключении влияния признака вычисляется по формуле 9;
  • Частный коэффициент корреляции первого порядка между признаками и при исключении влияния признака вычисляется по формуле 9:

В случае линейной двухфакторной 9 Гусаров В. Совокупный коэффициент множественной корреляции измеряет одновременное влияние факторных признаков на результативный.

Контрольная работа по дисциплине Эконометрика

Чем меньше наблюдаемые значения изучаемого показателя отклоняются от линии множественной регрессии, тем корреляционная связь является более интенсивной, а следовательно значение R ближе к единице. Это означает, что выбранные факторы существенно влияют на заработную плату. Квантили распределения Стьюдента 0,75 0,875 0,95 0,975 0,99 0,995,00,4 6,3,7 3,8 63,7 0,86,60,9 4,30 6,97 9,9 3 0,765,4,35 3,8 4,54 5,84 4 0,74,34,3,78 3,75 4,60 5 0,77,30,0,57 3,37 4,03 6 0,78,7,94,45 3,4 3,7 7 0,7,5,89,36 3,00 3,50 8 0,706,4,86,3,90 3,36 9 0,703,3,83,6,8 3,5 0 0,700,8,3,76 3,7 0,697,80,0,7 3, 0,695,78,8,68 3,05 3 0,694,0,77,6,65 3,0 4 0,69,0,76,4,6,98 контрольная работа по эконометрике с решением 0,69,0,75,3,60,95 6 0,690,9,75,58,9 7 0,689,9,74,57,90 8 0,688,9,73,0,55,88 9 0,688,9,73,09,54,86 0 0,687,8,73,09,53,85 5 0,684,8,7,06,49, ,683,7,70,04,46, ,68,7,68,0,4, ,679,6,67,00,39,66 0,674,5,64,96,33,58 Таблица приводится по источнику: Статистика в аналитической химии.

Финансы и статистика, Магнус Я. Таблицы по математической статистике. Финансы и статистика, Новиков А. Из опыта аналитического статистика.

VK
OK
MR
GP