Нелинейная регрессия Требуется Выбрать подходящую модель регрессии (линейная. Бесплатный доступ к решению задач

Реферат.Справочник
Решенные задачи по эконометрике
Нелинейная регрессия Требуется Выбрать подходящую модель регрессии (линейная

Нелинейная регрессия Требуется Выбрать подходящую модель регрессии (линейная .pdf

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

Условие

Нелинейная регрессия. Требуется: Выбрать подходящую модель регрессии (линейная, экспоненциальная, полиномиальная и т.д.). При этом использовать команду Добавить линию тренда и выбирать максимальный коэффициент R2. Произвести линеаризацию заданного уравнения. Получить с помощью функций Excel необходимые коэффициенты эконометрической модели. Получить прогнозное значение результативного признака при значении факторного, равного 1,1 от . Сделать выводы. Имеются следующие исходные данные (выбрать свой вариант). Вариант 1. № завода Выпуск продукции, тыс. шт. (x) Потребление материалов на единицу продукции, кг. (y) 1 100 9 2 200 6 3 300 5 4 400 4 5 500 3,7 6 600 3,6 7 700 3,5 8 150 6 9 120 7 10 250 3,5

Нужно полное решение этой работы?

Решение

Потяни, чтобы посмотреть

Выбрать подходящую модель регрессии (линейная, экспоненциальная, полиномиальная и т.д.). При этом использовать команду Добавить линию тренда и выбирать максимальный коэффициент R2.
На основании коэффициента детерминации делаем вывод, что лучшим является степенной тренд.
Произведем линеаризацию заданного уравнения.
Построим степенную регрессионную модель, оценить её точность по индексу детерминации и средней относительной ошибки аппроксимации и установить значимость уравнения регрессии по критерию (на уровне ):
Для нахождения параметров регрессии прологарифмируем регрессии: и составляем вспомогательную таблицу ().
Система нормальных уравнений .
Таблица 1
№ п/п

100 9 4,60517 2,197225 21,20759 4,827796 10,11859
200 6 5,298317 1,791759 28,07217 3,210402 9,49331
300 5 5,703782 1,609438 32,53313 2,59029 9,179884
400 4 5,991465 1,386294 35,89765 1,921812 8,305934
500 3,7 6,214608 1,308333 38,62135 1,711735 8,130776
600 3,6 6,39693 1,280934 40,92071 1,640792 8,194044
700 3,5 6,55108 1,252763 42,91665 1,569415 8,206951
150 6 5,010635 1,791759 25,10647 3,210402 8,977853
120 7 4,787492 1,94591 22,92008 3,786566 9,316029
250 3,5 5,521461 1,252763 30,48653 1,569415 6,917082
сумма 3320 51,3 56,08094 15,81718 318,6823 26,03862 86,84045
На основании таблицы 4 система нормальных уравнений принимает вид:
Значения искомых параметров равны: ; .
Уравнение регрессии (эмпирическое уравнение регрессии):
Получим с помощью функций Excel необходимые коэффициенты эконометрической модели:
ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный R 0,903005584
R-квадрат 0,815419084
Нормированный R-квадрат 0,79234647
Стандартная ошибка 0,153431578
Наблюдения 10
Дисперсионный анализ
df
SS MS F Значимость F
Регрессия 1 0,831981296 0,831981 35,34143 0,000344
Остаток 8 0,188329992 0,023541
Итого 9 1,020311288
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95%
Y-пересечение 4,085153719 0,423894852 9,637186 1,12E-05 3,10765 5,062657
lnx
-0,446396911 0,075089489 -5,94487 0,000344 -0,61955 -0,27324
Получить прогнозное значение результативного признака при значении факторного, равного 1,1 от

50% задачи недоступно для прочтения

Переходи в Кампус, регистрируйся и получай полное решение

Получить задачу

Нелинейная регрессия Требуется Выбрать подходящую модель регрессии (линейная

Условие

Нужно полное решение этой работы?

Решение

Получена информация характеризующая зависимость цены квартиры

По территориям региона приводятся данные за 199X г (см таблицу своего варианта)

По представленным результатам тестирования рассчитать ранговый коэффициент корреляции Кендалла по алгоритму расчета критерия и сделать выводы