- •Содержание
- •Множественная регрессия и корреляция
- •Виды многофакторных моделей
- •Оценка параметров уравнения множественной регрессии
- •Расчет коэффициентов эластичности
- •Показатели корреляции и детерминации, их использование
- •Оценка надежности результатов множественной регрессии, корреляции и фактора дополнительно включенного в модель
- •Оценка статистической значимости коэффициентов чистой регрессии производится с помощью t - критерия Стьюдента по формулам:
- •Решение типовых задач
- •Решение
- •Практические задачи
- •Задание
- •Задача 7
- •Задача 8
- •Задача 9
- •Задача 11
- •Задача 12
- •Задача 13
- •Задача 14
- •Задача 16
- •Задача 17
- •Задача 18
- •Задача 19
- •Реализация типовых задач на компьютере
- •Решение задач с помощью ппп Excel (функции линейн)
- •По результатам вычислений составим уравнение множественной регрессии
- •Решение задач с помощью ппп Excel (инструмент Регрессия)
- •Контрольные задания
- •Контрольные вопросы
- •Система эконометрических уравнений
- •Виды систем уравнений
- •Проблема идентификации. Необходимое и достаточное условие
- •Методы оценивания параметров структурной модели
- •Практические задания
- •Контрольные вопросы
- •Временные ряды в эконометрических исследованиях
- •Выявление структуры временного ряда
- •Моделирование тенденции временного ряда
- •Моделирование сезонных и циклических колебаний
- •Построение аддитивной модели временного ряда
- •Построение мультипликативной модели временного ряда
- •Прогнозирование по моделям временного ряда
- •Практические задачи
- •Контрольные вопросы
- •Библиографический список
Задача 12
По данным, полученным от 20 фермерских хозяйств одного из регионов, изучается зависимость объема выпуска продукции растениеводства у (млн. руб.) от трех факторов: численности работников L (чел.), количества минеральных удобрений на 1 га посева М (кг) и количества осадков в период вегетации – О (г). Были получены следующие варианты уравнений регрессий и доверительные интервалы коэффициентов регрессий:
1)
R2
=
0,75.
Таблица 1.9 – Доверительные интервалы
Граница |
Доверительные интервалы для коэффициентов регрессии при факторе |
|
L |
М |
|
Нижняя |
0,4 |
??? |
Верхняя |
??? |
1,4 |
Примечание: доверительные интервалы построены с вероятностью Р = 0,95. |
||
2)
R2
=
0,77.
Таблица 1.10 – Доверительные интервалы
Граница |
Доверительные интервалы для коэффициентов регрессии при факторе |
||
L |
М |
О |
|
Нижняя |
0,1 |
??? |
??? |
Верхняя |
??? |
2,3 |
1,5 |
Примечание: доверительные интервалы построены с вероятностью Р = 0,95. |
|||
Задание
Восстановите пропущенные границы доверительных интервалов в каждом уравнении.
Выберите наилучшее уравнение регрессии. Дайте интерпретацию их параметров и доверительных интервалов для коэффициентов регрессии.
Рассчитайте критерий Стьюдента при факторе О во 2 – ом уравнении.
Задача 13
По данным, полученным от 20 фермерских хозяйств одного из регионов, изучается зависимость объема выпуска продукции растениеводства у (млн. руб.) от четырех факторов: численности работников L (чел.), количества минеральных удобрений на 1 га посева М (кг), количества осадков в период вегетации – О (г) и качества почвы Q (баллов). Были получены следующие варианты уравнений регрессий и доверительные интервалы коэффициентов регрессий:
1) R2 = 0,77.
Таблица 1.11 – Доверительные интервалы
Граница |
Доверительные интервалы для коэффициентов регрессии при факторе |
||
L |
М |
О |
|
Нижняя |
0,1 |
??? |
??? |
Верхняя |
??? |
2,3 |
1,5 |
Примечание: доверительные интервалы построены с вероятностью Р = 0,95. |
|||
2)
R2
=
0,81.
Таблица 1.12 – Доверительные интервалы
Граница |
Доверительные интервалы для коэффициентов регрессии при факторе |
|||
L |
М |
О |
Q |
|
Нижняя |
0,3 |
-0,2 |
??? |
0,4 |
Верхняя |
??? |
??? |
-1,2 |
1,2 |
Примечание: доверительные интервалы построены с вероятностью Р = 0,95. |
||||
Задание
Восстановите пропущенные границы доверительных интервалов в каждом уравнении.
Выберите наилучшее уравнение регрессии. Дайте интерпретацию их параметров и доверительных интервалов для коэффициентов регрессии на примере одного из факторных признаков.
Оцените целесообразность включения в модель y = (L, M, O) фактора Q.
