Учебная работа № /6227. «Курсовая Анализ модели множественной регрессии

1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (Пока оценок нет)
Загрузка...

Количество страниц учебной работы: 27
Содержание:
Введение………………………………………………………………….2
1. Описание модели и предварительный анализ……………………….5
2. Гетероскедастичность
2.1 Гетероскедастичность и ее последствия……………………..6
2.2 Обнаружение гетероскедастичности…………………………7
3. Автокорреляция
3.1 Автокорреляция и ее последствия……………………………12
3.2 Обнаружение автокорреляции первого порядка:
критерий Дарбина-Уотсона……………………………………………..13
4. Мультиколлинеарность
4.1. Мультиколлинеарность и ее последствия…………………..16
4.2 Обнаружение мультиколлинеарности……………………….17
5. Спецификация модели…………………………………………………18
6. Анализ особенностей модели…………………………………………23
7. Список использованной литературы…………………………………24
8. Приложение 1. Исходные данные…………………………………….25
9. Приложение 2. Стандартизированные данные………………………26
10. Приложение 3. Пример применения метода
Голдфельда-Квандта……………………………………………………..27

Стоимость данной учебной работы: 975 руб.Учебная работа № /6227.  "Курсовая Анализ модели множественной регрессии

 

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.


Введите символы с изображения:

captcha

Выдержка из похожей работы

1.

Таблица 1

Признак

Среднее значение

Среднее квадратическое отклонение

Линейный коэффициент парной
корреляции

Среднедневной душевой доход,
руб., y

86,8

11,44

Среднедневная заработная плата
одного работающего, руб., x1

54,9

5,86

Средний возраст безработного,
 лет, x2

33,5

0,58

Требуется:

1,Построить уравнение множественной
регрессии в стандартизованной и естественной форме; рассчитать частные
коэффициенты эластичности, сравнить их с b1 и b2 , пояснить различия между
ними.

2,Рассчитать линейные коэффициенты
частной корреляции и коэффициент множественной корреляции, сравнить их  с
линейными коэффициентами парной корреляции, пояснить различия между ними.

3,Рассчитать общий и частные F-критерии Фишера.

Решение

1,Линейное уравнение множественной
регрессии y от х1 и  х2
имеет вид: ,Для расчета его параметров
применим метод стандартизации переменных и построим искомое уравнение в
стандартизованном масштабе: .

Расчет b-коэффициентов выполним по формулам

 

Получим уравнение:

Для построения уравнения в естественной форме
рассчитаем  и , используя формулы для перехода от  к  :

Значение  определим из соотношения

Для характеристики относительной силы влияния  и  на  рассчитаем средние коэффициенты эластичности:

С увеличением средней заработной
платы  на 1% от
ее среднего уровня средний душевой доход  возрастает на 1,02% от своего среднего
уровня; при повышении среднего возраста безработного  на 1% среднедушевой доход  снижается на 0,87% от
своего среднего уровня,Очевидно, что сила влияния средней заработной платы  на средний душевой доход  оказалась больше, чем сила
влияния среднего возраста безработного ,К аналогичным выводам о силе связи приходим
при сравнении модулей значений  и :

.

Различия в силе влияния фактора на
результат, полученные при сравнении  и , объясняются тем, что коэффициент
эластичности исходит из соотношения средних:  а -коэффициент — из соотношения
средних квадратических отклонений:.

2,Линейные коэффициенты частной
корреляции здесь рассчитываются по рекуррентной формуле:

;

;

.

Если сравнить значения коэффициентов
парной и частной корреляции, то приходим к выводу, что из-за слабой
межфакторной связи  коэффициенты
парной и частной корреляции отличаются незначительно: выводы о тесноте и
направлении связи на основе коэффициентов парной и частной корреляции
совпадают:

.

Расчет линейного коэффициента множественной
корреляции выполним с использованием коэффициентов  и :

.

Зависимость  от  и  характеризуется как тесная, в которой 72%
вариации среднего душевого дохода определяются вариацией учтенных в модели
факторов: средней заработной платы и среднего возраста безработного,Прочие
факторы, не включенные в модель, составляют соответственно 28% от общей
вариации ,

Сравнивая  и , приходим к выводу о необходимости отклонить
гипотизу , так
как  С
вероятностью  делаем
заключение о статистической значимости уравнения в целом и показателя тесноты
связи  которые
сформировали под неслучайным воздействием факторов  и .

Частные -критерии —  и  оценивают статистическую значимость
присутствия факторов  и
 в уравнении
множественной регрессии, оценивают целесообразность включения в уравнение
одного фактора после другого фактора, т.е, оценивает целесообразность включения в
уравнение фактора  после
того, как в него был включен фактор ,Соответственно  указывает на целесообразность включения в
модель фактора  после
фактора :

=

Сравнивая  и  приходим к выводу о
целесообразности включения в модель фактора  после фактора , так как ,Гипотезу о несущественности прироста
 за счёт
включения дополнительного фактора  отклоняем и приходим к выводу о статистически
подтвержденной целесообразности включения фактора  после фактора .

Целесообразность включения в
модель фактора  после
фактора  проверяет
:

=

Низкое значение  свидетельствует о статистической незначимости прироста   за счёт включения в
модель фактора  (средний
возраст безработного),Это означает, что парная регрессионная модель
зависимости среднего дохода от средней заработной платы является достаточно
статистически значимой, надёжной и что нет необходимости улучшать её, включая
дополнительный фактор (средний
возраст безработного).

«

Учебная работа № /6227. «Курсовая Анализ модели множественной регрессии