Учебная работа № 75655. «Контрольная Эконометрика 6

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

Учебная работа № 75655. «Контрольная Эконометрика 6

Количество страниц учебной работы: 5
Содержание:
Задание 1.
Данные опроса восьми групп семей о расходах на продукты питания в зависимости от уровня доходов семьи приведены в таблице (числа относительные в расчете на 100 руб. дохода и расхода):
Доходы семьи (Х) 1,4 3,3 5,5 7,6 9,8 12,0 14,7 18,9
Расходы на продукты питания (У) 1,1 1,4 2,0 2,4 2,8 3,1 3,5 4,0

Требуется:
1) рассчитать коэффициент корреляции и оценить тесноту связи между доходами семьи и расходами на продукты питания;
2) построить линейную однофакторную модель зависимости расходов на питание от дохода семьи.
3) рассчитать коэффициент детерминации, коэффициент эластичности и бета-коэффициент и пояснить их экономический смысл.

Список использованной литературы:

1. «Эконометрика: Учебник», под ред. И.И, Елисеевой, – М.: Финансы и статистика, 2003;
2. «Практикум по эконометрике: Учеб.пособие», И.И. Елисеева, С.В, Курышева, Н.М. Гордиенко и др.; под ред. И.И. Елисеевой, – М.: Финансы и статистика, 2001;
3. Орлова И.В., «Экономико-математические методы и модели. Выполнение расчетов в среде EXCEL. Практикум: Учебное пособие для вузов», – М.: Финстатинформ, 2000.

Стоимость данной учебной работы: 300 руб.Учебная работа № 75655.  "Контрольная Эконометрика 6
Форма заказа готовой работы

    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.


    Подтвердите, что Вы не бот

    Выдержка из похожей работы

    Рассчитаем линейный коэффициент корреляции:

     или

    где , — средние квадратические отклонения признаков x и y,
    соответственно

    Так как = 2,23, = 7,098, то

    = 0,879, что означает тесную прямую связь
    рассматриваемых признаков

    Коэффициент детерминации
    составит

    = 0,773

    Вариация результата (y) на 77,3% объясняется вариацией
    фактора (x),На долю прочих факторов, не
    учитываемых в регрессии, приходится 22,7%.

    4,
    Средняя ошибка аппроксимации
    () находится как средняя
    арифметическая простая из индивидуальных ошибок

    = =7,9%,

    (см,последнюю графу
    расчетной табл,1.1.).

    Ошибка аппроксимации
    показывает хорошее соответствие расчетных () и фактических (y) данных: среднее отклонение составляет 7,9%.

    5,
    Стандартная
    ошибка регрессии рассчитывается по следующей формуле:

    ,

    где m – число параметров при переменных x.

    В нашем примере
    стандартная ошибка регрессии

    = 3,782

    6,Оценку статистической
    значимости построенное модели регрессии в целом производится с помощью F-критерия Фишера,Фактическое
    значение F-критерия для парного линейного
    уравнения регрессии определяется как

    F =

    где Сфакт =  — факторная, или объясненная
    регрессия, сумма квадратов; Сост = — остаточная сумма квадратов;

    — коэффициент детерминации.

    В нашем примере F-критерий Фишера будет равен (см.
    приложение №1):

    F = = 27,233

    Табличное значение F-критерия при числе степеней свободы
    1 и 8 и уровне значимости 0,05 составит: 0,05 F1,8 = 5,32, т,е,фактическое значение F (Fфакт = 27,233) превышает табличное (Fтабл = 5,32), и можно сделать вывод, что
    уравнение регрессии статистически значимо,Следовательно гипотеза Н0
    отклоняется.

    Чтобы оценить значимость
    отдельных параметров уравнения, надо по каждому из параметров определить его
    стандартные ошибки: mb и ma.

    Стандартная ошибка
    коэффициента регрессии определяется по формуле:

    mb = =

    где S2 – остаточная дисперсия на одну степень свободы.

    Стандартная ошибка
    параметра a определяется по формуле:

    ma = .

    Для нахождения
    стандартных ошибок строим расчетную таблицу (см,приложение №1).

    Для нашего примера
    величина стандартной ошибки коэффициента регрессии составила:

    mb == 0,536.

    Величина стандартной
    ошибки параметра a составила:

    ma =  = 3,168

    Для оценки существенности
    коэффициента регрессии и параметра a их величины сравниваются с их стандартными ошибками, т,е,определяются
    фактические значения t-критерия
    Стьюдента:

    tb =, ta = .

    Для нашего примера

    tb = = 5,222, ta =  = 4,814

    Фактические значения t-критерии превосходят табличные
    значения:

    tb =5,222 > tтабл = 2,306; ta = 4,814 > tтабл = 2,306

    Поэтому гипотеза Н0
    отклоняется, т,е»

    Рейтинг@Mail.ru Яндекс.Метрика