Учебная работа № 5529. «Контрольная Эконометрика, вариант 10 72
Учебная работа № 5529. «Контрольная Эконометрика, вариант 10 72
Содержание:
«ВАРИАНТ 10
Задание 1
Линейная регрессионная модель
Исходные данные для Задания 1 необходимо взять на сайте Федеральной службы государственной статистики (www.gks.ru) в соответствии с заданием своего варианта (см. табл.1). Для выполнения этого и следующего задания можно ограничиться данными по Северо-Западному федеральному округу РФ.
Предполагается, что наблюдения зависимой переменной Y и независимой X связывает линейное регрессионное уравнение yt=a+b•xt+?t, где а и b неизвестные параметры уравнения; ?t – случайные отклонения.
1. Постройте диаграмму рассеяния наблюдений и визуально проверьте гипотезу о воз¬можной линейной зависимости между X и Y;
2. По методу наименьших квадратов (МНК) определите оценки параметров а и b линей¬ной рег¬рессионной модели;
3. На диаграмме рассеяния постройте график прогнозных значений , где — оценка параметра а, а — оценка параметра b.
4. Вычислите оценку дисперсии остатков. Оцените дисперсию и среднеквадратичное отклонение и ;
5. С уровнем значимости 0,05 проверьте гипотезу a=0 и гипотезу b=0.
6. Постройте 95% доверительные интер¬валы для параметров а и b.
7. Определите коэффициент детерминации R2, качественно оцените тесноту связи ме¬жду X и Y;
8. Вычислите дисперсионное отношение F, с уровнем значимости 0,05 проверьте гипо¬тезу о значимости модели в целом;
9. Для жителей Псковской области сделайте прогноз потребления продукта Y. По¬стройте 95% доверительный интервал для найденного прогноза.
10. Для жителей Псковской области оцените с помощью эластичности силу влияния фактора X на результат Y.
X – денежные доходы в расчете на душу населения, тыс.руб./месяц.2010 год.
Y – покупка продуктов питания, тыс. руб./месяц. 2010 год..
Таблица 1
№ п/п Покупка продуктов питания, тыс. руб./месяц. 2010 год.
Денежные доходы в расчете на душу населения, тыс.руб./месяц.2010 год.
Y X
1. 3124 19609
2. 3140 14115
3. 4615 24824
4. 2916 14799
5. 2832 15936
6. 4177 24047
7. 2912 15599
8. 2846 12798
9. 3369 16046
10. 4019 22260
11. 2912 16993
12. 2780 13358
13. 2718 12956
14. 2763 13883
15. 2909 11124
16. 3222 13873
17. 2830 15477
18. 2433 13315
19. 2378 14685
20. 4457 44052
21. 3405 22641
22. 2392 13115
23. 2637 13886
24. 2591 14546
25. 2077 13631
26. 3770 15350
27. 3077 14491
Задание 2
Нелинейная модель. Линеаризация
Для тех же наблюдений xt и yt, предполагается, что наблюдения зависимой переменной Y и неза¬висимой X связывает нелинейное регрессионное уравнение:
1. Проведите линеаризацию модели, определите оценки и показатели их качества параметров нелинейной мо¬дели.
2. Оцените качество модели с помощью коэффициента детерминации и дисперсион¬ного отношения F.
3. Для жителей Псковской области сделайте прогноз потребления продукта Y. По¬стройте 95% доверительный интервал для найденного прогноза.
4. Для жителей Псковской области оцените с помощью эластичности силу влияния фактора на результат.
5. На диаграмме рассеяния постройте график прогнозных значений для линейной и нелинейной модели. По критерию минимум установите лучшую модель. Чтобы установить окончательно лучшую модель желательно исключить из первоначальных данных наблюдения, которые не попадают в доверительные интервалы по прогнозу.
»
Выдержка из похожей работы
Математическое ожидание и дисперсия,Генеральная
совокупность и выборка, Статистический
ряд,Точечные
и интервальные оценки параметров
распределения,
Вариант
3
Понятие
статистических гипотез, Доверительная
вероятность и уровень значимости, Проверка
статистических гипотез о равенстве
дисперсий и средних (критерии Фишера
и Стьюдента),Непараметрические
методы проверки статистических
гипотез,
Вариант
4
Решение
задач на случайные величины (вычисление
мат, ожидания и дисперсии),Расчет
характеристик выборки, Графическое
представление выборки,Построение
уравнения парной линейной регрессии,
Вариант
5
Понятие
регрессионной модели, Уравнение
регрессии, Метод
наименьших квадратов (МНК),Показатели
качества регрессии (полная и остаточная
дисперсии, коэффициенты корреляции
и детерминации, стандартная ошибка),
Вариант
6
Значимость
коэффициентов регрессии и коэффициента
корреляции,Адекватность
линейной регрессионной модели и ее
значимость,Точечное
и интервальное прогнозирование по
линейной регрессионной модели