Учебная работа № /8555. «Контрольная Парная регрессия 2 задачи

Учебная работа № /8555. «Контрольная Парная регрессия 2 задачи

Количество страниц учебной работы: 13
Содержание:
«Задача .
Построить модель парной регрессии.
Оценить коэффициент парной регрессии (линейной парной регрессии):
— коэффициент корреляции;
— коэффициент детерминации;
-F-критерий Фишера.
— среднюю относительную ошибку;
Таблица 0.1.
Таблица данных

Y 5 8 6 5 3 9 13 4 3
X 72 76 78 70 66 80 82 65 62
Задача 1.
По предприятиям легкой промышленности региона получена информация, характеризующая зависимость объема выпуска продукции (Y млн. руб.) от объема капиталовложений (Х, млн. руб.)
Требуется:
1. Для характеристики Y от Х построить следующие модели:
-линейную;
-степенную;
-показательную;
-гиперболическую;
2. Оценить каждую модель, определив:
— индекс корреляции;
— среднюю относительную ошибку;
— коэффициент детерминации;
-F-критерий Фишера.
3. Составить сводную таблицу вычислений, выбрать лучшую модель, дать интерпретацию расчитатынных характеристик.
4. Рассчитать прогнозные значения итогового признака, если прогнозное значение фактора увеличится на 110% относительно среднего уровня.
5. Результаты расчетов отобразить на графике.
Таблица 1.1.

Y 36 38 46 44 48 42 40
X 70 78 74 82 88 84 80
Задача 2.
По десяти кредитным учреждениям получены данные, характеризующие зависимость объема прибыли (Y) от среднегодовой ставки по кредитам (Х1), ставки по депозитам (Х2) и размера внутри банковских расходов (Х3).
Требуется:
1. Осуществить выбор факторных признаков для построения двухфакторной регрессивной модели.
2. Рассчитать параметры модели.
3. Для характеристики модели определить:
— линейный коэффициент множественной корреляции,
— коэффициент детерминации;
— бета-, дельта- коэффициенты.
Дать их интерпретацию.
4. Осуществить оценку надежности уравнения регрессии.
5. Оценить с помощью t – критерия Стьюдента статистическую значимость коэффициентов уравнения множественной регрессии.
6. Построить точечный и интервальный прогнозы результирующего показателя.
7. Отразить результаты расчетов на графике.
Таблица 2.1.

Y 22 30 20 32 44 34 52 56 66 68
X1 176 170 156 172 162 160 166 156 152 138
X2 150 154 146 134 132 126 134 126 88 120
X3 86 94 100 96 134 114 122 118 130 108

»

Стоимость данной учебной работы: 585 руб.Учебная работа № /8555.  "Контрольная Парная регрессия 2 задачи

    Укажите Ваш e-mail (обязательно)! ПРОВЕРЯЙТЕ пожалуйста правильность написания своего адреса!

    Укажите № работы и вариант

    Соглашение * (обязательно) Федеральный закон ФЗ-152 от 07.02.2017 N 13-ФЗ
    Я ознакомился с Пользовательским соглашением и даю согласие на обработку своих персональных данных.

    Выдержка из похожей работы

    руб,, y

    Прожиточный минимум в среднем на одного пенсионера в месяц, тыс,руб,, х

    Брянская обл,

    240

    178

    Владимирская обл,

    226

    202

    Ивановская обл,

    221

    197

    Калужская обл,

    226

    201

    Костромская обл,

    220

    189

    Московская обл,

    237

    215

    Орловская обл,

    232

    166

    Рязанская обл,

    215

    199

    Смоленская обл,

    220

    180

    Тульская обл,

    231

    186

    Ярославская обл,

    229

    250

    xi

    178

    202

    197

    201

    189

    215

    166

    199

    180

    186

    250

    yi

    240

    226

    221

    226

    220

    237

    232

    215

    220

    231

    229

    Х

    Y

    178

    240

    202

    226

    197

    221

    201

    226

    189

    220

    215

    237

    166

    232

    199

    215

    180

    220

    186

    231

    250

    229

    Вывод 1, Анализ корреляционного поля данных показывает, что между признаками и в выборочной совокупности существует прямая и достаточно тесная связь, Предполагается, что объясняемая переменная линейно зависит от фактора , поэтому уравнение регрессии будем искать в виде
    ,
    Таблица № 4 Параметры (коэффициенты) уравнения регрессии

    Коэффициенты

    Y-пересечение

    227,7117993

    Переменная X 1

    -0,003619876

    На основании этих данных запишем уравнение регрессии: ,
    Коэффициент называется выборочным коэффициентом регрессии Коэффициент регрессии показывает, на сколько единиц в среднем изменяется переменная при увеличении переменной на одну единицу,
    Таблица №5, Корреляционная матрица

    Столбец 1

    Столбец 2

    Столбец 1

    1

    Столбец 2

    -0,010473453

    1

    Для оценки качества уравнения регрессии в целом необходимо проверить статистическую значимость индекса детерминации: проверяется нулевая гипотеза , используется ,
    Таблица №6

    Регрессионная статистика

    R-квадрат

    0,000109693

    ,
    Т,к, Значение детерминации R-квадрат имеет малое значение, которое менее 1%, то дальнейшее решение не имеет смысла, т,к, вероятность того что прогноз будет верным меньше 1%,
    Задача №2
    Используя данные, приведенные в таблице: построить линейное уравнение множественной регрессии;
    оценить значимость параметров данного уравнения и построить доверительные интервалы для каждого из параметров, оценить значимость уравнения в целом, пояснить экономический смысл полученных результатов;
    рассчитать линейные коэффициенты частной корреляции и коэффициент множественной детерминации, сравнить их с линейными коэффициентами парной корреляции, пояснить различия между ними;
    вычислить прогнозное значение y при уменьшении вектора x на 6 % от максимального уровня, оценить ошибку прогноза и построить доверительный интервал прогноза;
    Таблица №5

    номер наблюдения, i

    Накопления семьи, Y (y,e,)

    Доход семьи, X1 (y,e,)

    Расходы на питание, X 2 (y»