- •Тема 2. Множественная регрессия
- •Постановка задачи
- •Технология вычислений в Excel для построения и анализа линейной множественной регрессии
- •3. Параметризация модели.
- •4. Верификация модели.
- •4.4. Проверка статистических свойств остатков (качества оценок коэффициентов регрессии).
- •4.5. Анализ свойств модели.
- •4.5.1. Мультиколлинеарность факторов: выявление зависимости объясняющих факторов.
- •4.5.3. Частные коэффициенты корреляции.
- •Эконометрический анализ построения модели множественной регрессии
- •4. Верификация модели.
- •4.4. Проверка статистических свойств остатков (качества оценок коэффициентов регрессии).
- •4.5. Анализ свойств модели.
- •5. Прогнозирование.
- •Вопросы для самоконтроля
- •Индивидуальные задания
Постановка задачи
Исследовать
зависимость заработной платы (
,
тыс. руб.) от возраста (
,
лет) и стажа по данной специальности
(
,
лет), используя данные наблюдений,
приведенные в таблице 2.1. Построить
регрессионную модель
.
Рассчитать значение заработной платы
для работника в возрасте 35 лет со стажем
работы по данной специальности 10 лет.
Таблица 2.1 – Данные наблюдений
ЗП |
возраст |
стаж |
684,48 |
28 |
10 |
674,45 |
26 |
8 |
729,62 |
30 |
14 |
748,86 |
35 |
15 |
761,44 |
41 |
16 |
773,42 |
45 |
17 |
628,07 |
27 |
3 |
731,84 |
35 |
13 |
698,81 |
30 |
10 |
645,92 |
23 |
5 |
664,64 |
29 |
7 |
711,18 |
33 |
11 |
798,07 |
40 |
20 |
833,82 |
41 |
24 |
667,97 |
41 |
6 |
607,61 |
23 |
2 |
711,76 |
32 |
12 |
728,62 |
37 |
13 |
666,15 |
31 |
7 |
683,70 |
30 |
9 |
Технология вычислений в Excel для построения и анализа линейной множественной регрессии
Замечание. Вычисления на каждом этапе эконометрического моделирования линейной множественной регрессии аналогичны проведенным в теме 1. Поэтому суть каждого этапа не приводится.
1. Постановочный этап. Введите исходные данные (таб. 2.1). Для этого в ячейку А1 введите название первого столбца — «ЗП», в ячейку В1 — название второго столбца — «Возраст», в ячейку C1 — название третьего столбца — «Стаж». В ячейки А2, А3, …, А21 введите данные первого столбца таблицы 2.1, в ячейки В2, В3, …, В21 — данные второго столбца, в ячейки C2, C3, …, С21 — данные третьего столбца.
Введите новое название листа – «Исходные данные». Сохраните рабочую книгу (Файл → Сохранить как→…).
Замечание. В приложениях Е, Ж, З, И приведен пример оформления вычислений на листах MS Excel.
2. Спецификация. На листе «Исходные данные» выберите меню Сервис → Анализ данных → Корреляция →ОК. Значения параметров окна: Входной интервал – ячейки A1:С21, Метки — установите флажок, Параметры вывода – Выходной интервал, ссылка на ячейку Е2. Нажмите ОК. Скопируйте G5 в H4. В ячейку Е1 введите Корреляционная матрица.
В ячейку Е6 введите название Значимость коэффициентов корреляции.
В ячейку Е7 введите обозначение tЗП,В набл.
В ячейку F7 введите =F4*КОРЕНЬ((20-2)/(1-F4^2)) — формула для вычисления tнабл для коэффициента корреляции факторов ЗП и возраст, где 20 — число наблюдений, 2 — число факторов.
В ячейку Е8 введите tЗП,С набл.
В ячейку F8 введите =F5*КОРЕНЬ((20-2)/(1-F5^2)) — формула для вычисления tнабл для коэффициента корреляции факторов ЗП и стаж, где 20 — число наблюдений, 2 — число факторов.
В ячейку Е9 введите tкр.
В ячейке F9 вычислите критическое значение tкр следующим образом:
– нажмите на fx (вставка функций);
– в поле «Категория» окна Мастер функций выберите статистические, из предложенных ниже функций выделите СТЬЮДРАСПОБР и нажмите ОК. Откроется окно «Аргументы функций». Заполните поля:
Вероятность — наберите значение 0,05;
Степени свободы — введите 20-2, где 20 — число наблюдений, 2 — число факторов. Нажмите ОК.
