Регрессионный анализ: линейную, квадратическую, гиперболическую, показательную, степенную, логарифмическую зависимости
Дисциплина ЭконометрикаВид работы | Контрольная |
Дата | 30.06.2016 |
Вариант | Не указан |
Готовая работа
1156.zip 54.73 kb | 300 ₽ |
Задача 1. По данным, приведенным в таблице. № X Y 1. 1 2,69 2. 5 3,25 3. 4 2,84 4. 5 4,25 5. 5 3,25 6. 7 4,61 7. 9 6,69 8. 9 7,69 9. 10 8 10. 12 12,16 11. 14 16,04 Провести регрессионный анализ, используя следующие зависимости: линейную, квадратическую, гиперболическую, показательную, степенную, логарифмическую. Выбрать лучшую модель. Оценить значимость коэффициентов регрессии, пояснить их экономический смысл. Оценить адекватность модели (F-критерий Фишера и t-критерий Стьюдента). Выполнить с помощью коэффициента эластичности оценку силы связи фактора с результатом. Задача 2. По данным, приведенным в таблице. № X1 X2 Y 1. 3 2 11,62 2. 3 5 16,25 3. 4 5 16,65 4. 6 5 18,45 5. 6 7 21,87 6. 8 6 23,46 7. 7 7 24,27 8. 9 10 30,7 9. 9 11 30,91 10. 12 14 38,74 11. 14 13 40,33 12. 16 15 44,55 требуется: 1. Построить уравнение множественной регрессии линейного вида, применив оба метода оценки его параметров. Сделать экономический вывод. 2. Оценить качество полученного уравнения множественной регрессии, используя показатель – ошибку аппроксимации. 3. Рассчитать коэффициенты частной корреляции, сравнить их с коэффициентами парной корреляции, пояснить различия между ними. 4. Определить множественный коэффициент корреляции и сделать выводы. 5. используя частный критерий Фишера, оценить целесообразность включения в модель одного фактора после другого.
Как купить готовую работу
Отзывы