Расчет параметров уравнений регрессий y=a+b*x+e и y=a+b√x+е (по данным о потребительских расходах на душу населения)

Страницы работы

Содержание работы

Федеральное государственное бюджетное образовательное

Учреждение высшего профессионального образования

«Дальневосточный государственный университет путей сообщения»

Кафедра «БУ и аудит»

Контрольная работа  по дисциплине: «Эконометрика»

Вариант:№7

Выполнил студент 4 курса ИИФО:

Одиноков Иван Михайлович

Шифр: КА11-Э-757

Проверил: Кобозев Анатолий Васильевич

Хабаровск

2011


Задача 7

Имеются данные о потребительских расходах на душу населения (y, руб.), средней заработной плате и социальных выплатах (x, руб.) по 16 районам региона. Данные приведены в табл. 7.1.

Таблица 7.1

Районы

y

x

1

420

1305

2

512

1440

3

430

1230

4

230

1275

5

505

1700

6

402

1480

7

430

1305

8

400

895

9

410

775

10

585

1000

11

370

1035

12

384

1150

13

345

1215

14

445

1010

15

485

1059

16

491

1051

1) Рассчитать параметры уравнений регрессии y=a+b*x+e и y=a+b*+e.

2) Оценить тесноту связи с помощью индексов корреляции и детерминации.

3) Рассчитать средний коэффициент эластичности и дать сравнительную оценку силы связи фактора с результатом.

4) Рассчитайте среднюю ошибку аппроксимации и оцените качество модели.

5) С помощью F-статистики Фишера  (при a=0,01) оценить надежность уравнения регрессией

6) Рассчитайте прогнозное значение yпр, если прогнозное значение фактора увеличится на 5% от его среднего значения. Определите доверительный интервал прогноза для a=0,01.

7) Расчеты должны быть подробны и сопровождены пояснительной запиской.

Решение.

Оценки параметров  линейной регрессии y=a+b*x могут быть рассчитаны по следующим формулам:

 и ,

где - среднее значение факторного признака

   - среднее значение результативного признака

n - количество наблюдений в выборочной совокупности

- дисперсия факторного признака

 

Значения Sх, Sy, Sх2, Sy*х, и s2  рассчитаны в таблице 7.2


Таблица 7.2

N

yi

xi

xi*yi

хi2

yi2

1

420

1305

548100

1703025

176400

14929,785

2

512

1440

737280

2073600

262144

66145,410

3

430

1230

528900

1512900

184900

2226,660

4

230

1275

293250

1625625

52900

8498,535

5

505

1700

858500

2890000

255025

267482,910

6

402

1480

594960

2190400

161604

88320,410

7

430

1305

561150

1703025

184900

14929,785

8

400

895

358000

801025

160000

82836,035

9

410

775

317750

600625

168100

166311,035

10

585

1000

585000

1000000

342225

33420,410

11

370

1035

382950

1071225

136900

21848,535

12

384

1150

441600

1322500

147456

1076,660

13

345

1215

419175

1476225

119025

1036,035

14

445

1010

449450

1020100

198025

29864,160

15

485

1059

513615

1121481

235225

15329,535

16

491

1051

516041

1104601

241081

17374,535

S

6844

18925

8105721

23216357

3025910

831630,438

Средние значения

427,750

1182,813

506607,563

1451022,313

189119,375

51976,902

0,013

412,742

Уравнение линейной парной линейной регрессии имеет следующий вид: y=412,742+0,013*х

 Линейный коэффициент парной корреляции (rxy) рассчитывается по следующей формуле:

,

где   и

 

 

Значение коэффициента корреляции близко к нулю, поэтому можно утверждать, что связь между признаками отсутствует.

  Коэффициент детерминации (r2xy):

Похожие материалы

Информация о работе