Пусть по данным бюджетного обследования случайно выбранных семей изучалась зависимость накопления У от дохода x1 расходов на питание x2 и стоимости имущества x3. Бесплатный доступ к решению задач

Реферат.Справочник
Решенные задачи по эконометрике
Пусть по данным бюджетного обследования случайно выбранных семей изучалась зависимость накопления У от дохода x1 расходов на питание x2 и стоимости имущества x3

Пусть по данным бюджетного обследования случайно выбранных семей изучалась зависимость накопления У от дохода x1 расходов на питание x2 и стоимости имущества x3 .pdf

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

Условие

Пусть по данным бюджетного обследования случайно выбранных семей изучалась зависимость накопления У от дохода x1 расходов на питание x2 и стоимости имущества x3. Исходные данные (у.е.). у x1 x2 x3 2 40 10 60 7 55 15 40 5 45 12 40 4 30 8 15 2 30 10 90 7 60 20 30 6 50 15 30 Необходимо: 1. Оценить коэффициенты линейной регрессии 2. Оценить статистическую значимость коэффициентов 3. Определить R2 и 4. Оценить статистическую надежность уравнения регрессии, рассчитав F-критерия Фишера . 5.Выявить наиболее значимые факторы, воздействующие на результативный признак.

Нужно полное решение этой работы?

Решение

Потяни, чтобы посмотреть

1.По методу наименьших квадратов найдем оценки коэффициентов множественной линейной регрессионной модели Построим матрицу XTX
;
Находим обратную матрицу (XTX)-1
Вектор оценок коэффициентов регрессии равен
таким образом, получаем уравнение регрессии:
.
2. Оценим статистическую значимость коэффициентов
Построим дополнительную таблицу 2
Таблица 2
у ух
у-ух
у-ух2
у-уср2
2 3.324 -1.324 1.753 7.367
7 5.975 1.025 1.05 5.224
5 4.747 0.253 0.0638 0.0816
4 3.896 0.104 0.0108 0.51
2 1.525 0.475 0.226 7.367
7 7.552 -0.552 0.304 5.224
6 5.981 0.0194 0.000375 1.653
Итого
3,408 27,429
Оценка дисперсии равна:
se2=(Y-Y(X))T(Y-Y(X))=3.408
Несмещенная оценка дисперсии равна:
Найдем оценку ковариационной матрицы вектора k = S2• (XTX)-1
Дисперсии параметров модели определяются соотношением S2i = Kii, т.е. это элементы, лежащие на главной диагонали
Проведем оценку значимости коэффициентов регрессии с помощью t-критерия Стьюдента.
Tтабл (n-m-1;α/2) = (3;0.025) = 4,177
Статистическая значимость коэффициента регрессии b0 не подтверждается .
Статистическая значимость коэффициента регрессии b1 не подтверждается.
Статистическая значимость коэффициента регрессии b2 не подтверждается.
Статистическая значимость коэффициента регрессии b3 не подтверждается.
3. Определим R2 и
Найдем скорректированный коэффициент множественной детерминации. Сравнить его с нескорректированным коэффициентом детерминации.
Чем ближе этот коэффициент к единице, тем больше уравнение регрессии объясняет поведение Y
Добавление в модель новых объясняющих переменных осуществляется до тех пор, пока растет скорректированный коэффициент детерминации.
4.С помощью F-критерия Фишера оценим статистическую надежность уравнения регрессии и коэффициента детерминации R2
Если F < Fkp = Fα ; n-m-1, то нет оснований для отклонения гипотезы H0.
Табличное значение при степенях свободы k1= 3 и k2= n-m-1 = 7-3 - 1 = 3, Fkp(3;3) = 9,28
Поскольку фактическое значение F < Fkp, то коэффициент детерминации статистически не значим и уравнение регрессии статистически ненадежно (совместная незначимость коэффициентов при факторах xi подтверждается)
5.Выявим наиболее значимые факторы, воздействующие на результативный признак.
Частный коэффициент эластичности показывает, насколько процентов в среднем изменяется признак-результат у с увеличением признака-фактора хj на 1% от своего среднего уровня при фиксированном положении других факторов модели

50% задачи недоступно для прочтения

Переходи в Кампус, регистрируйся и получай полное решение

Получить задачу

Пусть по данным бюджетного обследования случайно выбранных семей изучалась зависимость накопления У от дохода x1 расходов на питание x2 и стоимости имущества x3

Условие

Нужно полное решение этой работы?

Решение

Некоторая фирма выпускает четыре вида (различной) продукции используя четыре вида сырья

Множественная линейная модель регрессии в условиях мультиколлинеарности

Известны статистические данные по 36 строительным бригадам