Регрессивный анализ
Нахождение коэффициента корреляции и параметров линии регрессии по заданным показателям y и х. Оценка адекватности принятой модели по критерию Фишера. Построение графика линии регрессии и ее доверительной зоны, а также коэффициента эластичности.
Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
Вид | контрольная работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 09.07.2014 |
Размер файла | 2,1 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Министерство образования и науки
Молодежи и спорта Украины
Государственное высшее учебное заведение
Донецкий национальный технический университет
Факультет Заочный
Кафедра экономическая кибернетика
Контрольная робота по дисциплине
"Экономико-математическое моделирование: эконометрические методы"
Тема: "Регрессивный анализ"
Выполнил (ла) студент (ка)
группы ЕК-10(з) _Е.А. Доронкина
Проверил преподаватель _Горчакова И.А.
Донецк 2012
Задание
На основе статистических данных показателя У и фактора Х найти оценки коэффициента корреляции, параметров линии регрессии .
Используя критерий Фишера с надежностью 0,95 оценить адекватность принятой модели статистическим данным.
Если модель адекватна статистическим данным, найти:
- с надежностью 0,95 доверительные зоны базисных данных;
- прогнозный показатель и его доверительный интервал;
- коэффициент эластичности для базисных данных и прогноза.
Построить графики статистических данных, линии регрессии и ее доверительной зоны, коэффициента эластичности.
На основе полученной эконометрической модели сделать выводы.
корреляция регрессия фишер эластичность
Ход работы
Имеются следующие исходные данные:
Таблица 1
Исходные данные
Y |
X |
|
7,24 |
2,06 |
|
8,02 |
2,58 |
|
9,28 |
3,14 |
|
10,12 |
3,54 |
|
11,12 |
4,18 |
|
12,19 |
4,78 |
|
13,01 |
5,11 |
|
14,12 |
5,67 |
|
15,21 |
6,02 |
|
16,29 |
6,65 |
|
17,01 |
7,05 |
|
18,03 |
7,72 |
|
19,19 |
8,03 |
|
20,21 |
8,56 |
|
21,22 |
9,03 |
|
9,52 |
Где - прогнозное значение фактора x.
Исходные данные формируются в первых двух столбцах A3:B17. Блок промежуточный данных - C3:Q17. Прогнозные значения вычисляются в 18 ряде.
Для нахождения средних значений столбцов отводим 21 ряд. Используем встроенную функцию СРЗНАЧ.
Для нахождения сумм столбцов отводим 24 ряд и используем встроенную функцию СУММ.
Нахождение оценок параметров
Для вычисления теоретической регрессии, которая имеет следующий вид:
необходимо вычислить параметры модели - а,b.
Параметры оценки параметров модели вычисляются по формулам:
Значение параметра а находится в ячейке В31. Формула имеет вид =(B21*A21-C21)/(B21^2-E21)
a= 2,012248501;
Значение параметра b находится в ячейке В32.
Формула имеет вид =A21-B21*B31
b= 2,865977071
Также найдем оценки параметров с помощью функции ЛИНЕЙН(A3:A17;B3:B17;1;1).
Таблица 2
Результат работы функции ЛИНЕЙН
S |
||
Степени свободы |
||
SSR |
SSE |
Таблица 3
Результат работы функции ЛИНЕЙН для данной задачи
2,012248501 |
2,865977071 |
|
0,023671609 |
0,142152192 |
|
0,998204212 |
0,19689776 |
|
7226,161772 |
13 |
|
280,1490999 |
0,503993463 |
Расчет теоретических значений У
Рассчитываем теоретические значения У по формуле в ячейках F3:F17. В ячейку F3 вводим формулу =$B$31*B3+$B$32.
Для прогнозного значения х18= 9,52 найдем значение y по формуле
ур=а* хр+b
ур= 22,023
Выяснение тесноты связи между у и х
Для выяснения тесноты связи можно воспользоваться двумя методами:
-построение точечной даиграммы:
Рис.1 - Точечная диаграмма
- использование коэффициента корреляции r (-1<=r<=1)
Для нахождения коэффициента корреляции можно воспользоваться следующими формулами:
- Встроенная функция Excel КОРРЕЛ(A3:B17); r1= 0,999101703
- Линейный коэффициент корреляции:
а)
r2= 0,999101703
б)
r3= 0,999101703
Так как коэффициент корреляции при вычислении всеми тремя способами равен r=0,999101703, то между у и х наблюдается тесная линейная связь.
Нахождение коэффициента детерминации
Для парной линейной регрессии:
Значение коэффициента детерминации находится в ячейке В34 и В35.
=0,998204212 при вычислении первым и вторым способом.
Индекс корреляции , R=0,999101703 находится в ячейке B36.
Статистическая значимость коэффициентов
Рассчитывается t-статистика Стьюдента:
Значение tрасч находится в ячейке В38.
tрасч=85,00683368
В ячейку В37 tкрит находится при помощи встроенной функции СТЬЮДРАСПОБР (0,025;13)
tкрит= 2,532637815;
Если ,то параметр а статистически значимый.
F-статистика Фишера проверки модели на адекватность
В ячейку В48 вводим формулу =J24*13/G24
= 7226,161772
Fкр находится в ячейке B49 и рассчитывается с помощью функции FРАСПОБР(0,05;1;13)
Fкрит= 4,667192732
Так как Fr>Fkr, то модель адекватна статистическим данным.
Построение доверительных интервалов для прогнозных значений показателя
- доверительный интервал прогноза
Точечный прогноз: = 24,938;
, где
t находится с помощью функции СТЬЮДРАСПОБР;
tрасч=85,00683368
S - стандартное отклонение, которое находится по формуле:
Значение стандартного отклонения находим в ячейке В39 по формуле =КОРЕНЬ(G24/13)
S= 0,19689776
находим в ячейке O18.
=0,528;
Умин находим в ячейке P18 по формуле =F18-O18. Умин =21,494
Умах находим в ячейке Q18 по формуле = F18+O18. Умах=22,551
С вероятностью 0,95 точечный прогноз покрывается доверительным интервалом (21,494; 22,551)
Построение доверительных интервалы для базисных данных
, где
находим в блоке ячеек O3:O17.
Умин находим в блоке ячеек P3:P17.
Умах находим в блоке ячеек Q3: Q17.
Коэффициент эластичности
Для парной линейной регрессии такого вида коэффициент эластичности равен:
Коэффициенты эластичности находим в блоке ячеек K3:K17
Построение графика
Средний коэффициент эластичности находим по формуле:
Средний коэффициент эластичности находим в ячейке D47 по формуле =A41*B21/A21
= 0,797467
Построение графика.
Используя вычисленные данные, построим график линии регрессии.
Рис. 2 - график линии регрессии
Выводы
Так как Fr>Fkr, то с вероятностью P=0,95 эконометрическую модель можно считать адекватной статистическим данным и на основе принятой модели проводить экономический анализ.
Для значения фактора среднее значение прогноза показателя с надежностью P=0,95 будет находится в пределах от 21,494 до 22,551. Среднее значение коэффициента эластичности составляет 0,797467. Это означает что при изменении фактора на 1%, показатель изменится на
0,797467%. Значение коэффициента эластичности во время возрастания фактора от 1 до 15 возрастает от 0,525 до 0,765.
Коэффициент корреляции r=0,999101703, что говорит о наличии между у и х тесной линейной связи.
Приложение
Таблица 1. Оценка параметров линейной регрессии
Таблица 2. Оценка параметров линейной регрессии (часть 2)
Таблица 3
Оценка параметров линейной регрессии - Режим формул
Таблица 4
Оценка параметров линейной регрессии (часть 2) - Режим формул
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Построение доверительного интервала для коэффициента регрессии. Определение ошибки аппроксимации, индекса корреляции и F-критерия Фишера. Оценка эластичности изменения материалоемкости продукции. Построение линейного уравнения множественной регрессии.
контрольная работа [250,5 K], добавлен 11.04.2015Построение поля корреляции, расчет уравнений линейной парной регрессии, на основе данных о заработной плате и потребительских расходах в расчете на душу населения. Анализ коэффициента эластичности, имея уравнение регрессии себестоимости единицы продукции.
контрольная работа [817,3 K], добавлен 01.04.2010Факторные и результативные признаки адекватности модели. Исследование взаимосвязи энерговооруженности и выпуска готовой продукции. Построение уравнения регрессии и вычисление коэффициента регрессии. Графики практической и теоретической линии регрессии.
контрольная работа [45,2 K], добавлен 20.01.2015Построение доверительного интервала для коэффициента регрессии в заданной модели. Оценка качества модели по анализу ошибки аппроксимации, индекса корреляции и F-критерия Фишера. Оценка эластичности спроса в зависимости от цены. Уравнение авторегрессии.
контрольная работа [156,8 K], добавлен 28.02.2011Построение линейного уравнения парной регрессии, расчет линейного коэффициента парной корреляции и средней ошибки аппроксимации. Определение коэффициентов корреляции и эластичности, индекса корреляции, суть применения критерия Фишера в эконометрике.
контрольная работа [141,3 K], добавлен 05.05.2010Основные параметры уравнения регрессии, оценка их параметров и значимость. Интервальная оценка для коэффициента корреляции. Анализ точности определения оценок коэффициентов регрессии. Показатели качества уравнения регрессии, прогнозирование данных.
контрольная работа [222,5 K], добавлен 08.05.2014Оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации. Построение поля корреляции и расчёт параметров линейной регрессии. Результаты вычисления функций и нахождение коэффициента детерминации. Регрессионный анализ и прогнозирование.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 07.08.2011Построение модели множественной линейной регрессии по заданным параметрам. Оценка качества модели по коэффициентам детерминации и множественной корреляции. Определение значимости уравнения регрессии на основе F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.
контрольная работа [914,4 K], добавлен 01.12.2013Расчет коэффициента корреляции, определение вида зависимости, параметров линии регрессии и оценка точности аппроксимации. Построение матрицы прибыли в зависимости от выбранной стратегии и состоянии факторов внешней среды. Индивидуальное отношение к риску.
контрольная работа [474,7 K], добавлен 01.12.2010Построение уравнения множественной регрессии в линейной форме с полным набором факторов, отбор информативных факторов. Проверка значимости уравнения регрессии по критерию Фишера и статистической значимости параметров регрессии по критерию Стьюдента.
лабораторная работа [217,9 K], добавлен 17.10.2009