*
*


CAPTCHA Image   Reload Image
X

Контрольная работа по дисциплине «Эконометрика» Вариант №10

контрольные работы, Разное

Объем работы: 20 стр.

Год сдачи: 2006

Стоимость: 300 руб.

Просмотров: 363

 

Не подходит работа?
Узнай цену на написание.

Введение
Содержание
Заключение
Заказать работу
Задача 1

По предприятиям легкой промышленности региона получена информация, характеризующая зависимость объема выпуска продукции (Y, млн. руб.) от объема капиталовложений (X, млн. руб.).

Требуется:

1. Найти параметры уравнения линейной регрессии, дать экономическую интерпретацию коэффициента регрессии.
2. Вычислить остатки; найти остаточную сумму квадратов; оценить дисперсию остатков ; построить график остатков.
3. Проверить выполнение предпосылок МНК.
4. Осуществить проверку значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента ( ).
5. Вычислить коэффициент детерминации, проверить значимость уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера ( ), найти среднюю относительную ошибку аппроксимации. Сделать вывод о качестве модели.
6. Осуществить прогнозирование среднего значения показателя Y при уровне значимости , если прогнозное значение фактора X составит 80% от его максимального значения.
7. Представить графически: фактические и модельные значения Y, точки прогноза.
8. Составить уравнения нелинейной регрессии:
∙ гиперболической;
∙ степенной;
∙ показательной.
Привести графики построенных уравнений регрессии.
9. Для указанных моделей найти коэффициенты детерминации и средние относительные ошибки аппроксимации. Сравнить модели по этим характеристикам и сделать вывод.

Данные для расчетов представлены в таблице 1.

Решение:

1. Найти параметры уравнения линейной регрессии, дать экономическую оценку коэффициента регрессии.
Уравнение (модель) линейной регрессии имеет вид: .
Параметры a и b можно оценить методом наименьших квадратов. Для автоматизации расчетов используем программу РЕГРЕССИЯ статистического пакета «Анализ данных» MS Excel (Приложение 1).
Полученные коэффициенты a и b запишем в уравнение линейной регрессии:
Коэффициент регрессии b=1,381 показывает, что с увеличением объема капиталовложений X на 1 млн. руб. объем выпуска продукции Y в среднем увеличится на 1,381 млн. руб.

Сравнив модели по этим характеристикам можем сделать вывод:
Степенная модель имеет большее значение коэффициента детерминации R2 небольшую относительную ошибку аппроксимации Еотн., следовательно, степенная модель лучше остальных оценивает взаимосвязь.

После офорления заказа Вам будут доступны содержание, введение, список литературы*
*- если автор дал согласие и выложил это описание.

Работу высылаем в течении суток после поступления денег на счет
ФИО*


E-mail для получения работы *


Телефон


ICQ


Дополнительная информация, вопросы, комментарии:



CAPTCHA Image
Сусловиямиприбретения работы согласен.

 
Добавить страницу в закладки
Отправить ссылку другу