Множественная линейная модель регрессии в условиях мультиколлинеарности. Бесплатный доступ к решению задач

Реферат.Справочник
Решенные задачи по эконометрике
Множественная линейная модель регрессии в условиях мультиколлинеарности

Множественная линейная модель регрессии в условиях мультиколлинеарности .pdf

Зарегистрируйся в 2 клика в Кампус и получи неограниченный доступ к материалам с подпиской Кампус+ 🔥

Условие

Множественная линейная модель регрессии в условиях мультиколлинеарности Даны следующие статистические данные: регион Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 Регион 1 30,90 20372 6,5 820 854 799,1 7630 13574 Регион 2 33,04 17039 4,3 648 675 633,6 4531 14672 Регион 3 32,90 15569 5,9 780 799 795,7 3247 13125 Регион 4 34,67 20505 15,4 1164 1201 1155,3 6653 18607 Регион 5 33,76 15409 4,0 557 578 587,5 3551 10955 Регион 6 33,42 19984 3,2 562 577 590,8 4801 10721 Регион 7 34,10 14320 0,3 355 375 399,8 3290 9926 Регион 8 33,79 18188 3,7 585 611 667,1 4514 12982 Регион 9 34,50 20263 3,7 623 637 642,3 4599 11649 Регион10 35,31 29948 49,6 3910 3929 3140,5 23301 47990 Регион 11 33,32 14981 1,6 404 428 486,8 3982 9977 Регион 12 34,79 16988 3,2 569 580 594,1 5399 11625 Регион 13 33,36 16788 3,6 549 568 582,4 5334 11270 Регион 14 35,30 17377 2,8 543 567 602,2 4455 11685 Регион 15 32,33 15602 6,9 728 753 675,5 6008 12983 Регион 16 33,60 18040 7,2 814 848 849,9 4250 14493 Регион 17 34,15 18876 6,8 685 740 727,4 4715 14040 Определить факторы, которые могут быть включены в модель для этого: А) составьте матрицу парных коэффициентов корреляции; Б) рассчитайте определитель этой матрицы; В) рассчитайте коэффициенты VIF

Нужно полное решение этой работы?

Решение

Потяни, чтобы посмотреть

А) составим матрицу парных коэффициентов корреляции:
Для построения корреляционного анализа воспользуемся пакетом прикладных программ Microsoft Excel, функцией «Анализ данных».
Выполняем следующие действия:
Данные для корреляционного анализа должны располагаться в смежных диапазонах ячеек.
Выбрать команду «Сервис» → «Анализ данных».
В диалоговом окне «Анализ данных» выбрать инструмент «Корреляция», а затем щелкнуть кнопку «ОК».
В диалоговом окне «Корреляция» в поле «Входной интервал» необходимо ввести диапазон ячеек, содержащих исходные данные. Если введены и заголовки столбцов, то установить флажок «Метки в первой строке».
Выбрать параметры вывода. В данном случае «Новый рабочий лист».
«ОК»
Таблица 1
Результаты корреляционного анализа
Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7
Y 1
X1 0,319069 1
X2 0,341808 0,880297 1
X3 0,330947 0,884443 0,995565 1
X4 0,328996 0,885387 0,9962 0,999916 1
X5 0,342998 0,891272 0,996682 0,998169 0,998477 1
X6 0,274838 0,892422 0,967072 0,976079 0,975502 0,967659 1
X7 0,353538 0,878065 0,992982 0,995707 0,996141 0,994591 0,969572 1
Считают явление мультиколлинеарности в исходных данных установленным, если коэффициент парной корреляции между двумя переменными больше 0,8 . Анализ столбцов матрицы с целью выявления коллинеарности. Связь между факторами обладает коллинеарностью.
Б) рассчитайте определитель этой матрицы;
Построим матрицу межфакторных корреляций R1 и найдем ее определитель det[R1] = 3,9946Е-14 с помощью функции МОПРЕД.
Вычислим наблюдаемое значение статистики Фаррара – Глоубера по следующей формуле:
где n = 17 – количество наблюдений,
k = 7 – количество факторов.
Фактическое значение этого критерия FGнабл сравниваем с табличным значением χ при 1/2k(k – 1) = 21 степенях свободы и уровне значимости α = 0,05

50% задачи недоступно для прочтения

Переходи в Кампус, регистрируйся и получай полное решение

Получить задачу

Множественная линейная модель регрессии в условиях мультиколлинеарности

Условие

Нужно полное решение этой работы?

Решение

По 18 областям Центрального ФО охарактеризовать зависимость валового регионального продукта на душу населения (y

Х 2 3 4 5 6 У 3 7 4 9 6. Найти степень корреляции между парами значений Х и У

Имеются данные за 2011 – 2015 гг (табл 2.1.)