Лабораторная работа № 3
Тема: проверка однофакторной линейной регрессии на адекватность.
Цель лабораторной работы:
Должны быть приобретены следующие умения:
проверка значимости коэффициентов линейной модели;
проверка адекватности линейной модели.
Должны быть усвоены следующие понятия: статистическая гипотеза, уровень значимости гипотезы, статистический критерий, наблюдаемое и критическое значения критерия, число степеней свободы статистики, критерии Стьюдента и Фишера, статистическая значимость коэффициентов модели, адекватность модели, коэффициенты корреляции и детерминации, их свойства.
(Работа рассчитана на 2 часа.)
Задание к лабораторной работе
Используя данные из лабораторной работы1, выполнить следующие задания:
1. Найти коэффициент корреляции, коэффициент детерминации, наблюдаемое значение критерия Фишера, число степеней свободы критериев Фишера и Стьюдента.
2. Найти коэффициенты уравнения линейной регрессии b0 и b1.
3. Найти наблюдаемые значения критерия Стьюдента для коэффициентов b0 и b1.
4. Найти критическое значение критерия Стьюдента с уровнем значимости α=0,05
5. Проверить статистическую значимость коэффициентов b0 и b1.
6. Найти критическое значение критерия Фишера с уровнем значимости α=0,05.
7. Проверить линейную модель на адекватность с помощью критерия Фишера.
8. По значению коэффициента корреляции сделать заключение о близости связи к линейной.
Выполнение лабораторной работы
Экономические данные взять из лабораторной работы 1.
Исходная таблица данных вставляется в отчет так же, как в лаб-ной работе 1
Другие работы по теме:
Корреляционный и регрессионный анализ в экономических расчетах
Поиск несмещенных оценок математического ожидания и для дисперсии X и Y. Расчет выборочного коэффициента корреляции, анализ степени тесноты связи между X и Y. Проверка гипотезы о силе линейной связи между X и Y, о значении параметров линейной регрессии.
Парная регрессия
Определение наличия тенденции по заданным значениям прибыли фирмы. Построение графика линейной парной регрессии, нанесение полученных результатов на диаграмму рассеяния. Прогнозирование величины прибыли с помощью построенной регрессионной модели.
Корреляционно-регрессионный анализ
Построение корреляционного поля зависимости между y и x1, определение формы и направления связи. Построение двухфакторного уравнения регрессии y, x1, x2, оценка показателей тесноты связи. Оценка модели через F-критерий Фишера и t-критерий Стьюдента.
Cтатистическая надежность регрессионного моделирования
Расчет параметров уравнения линейной регрессии, оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации; определение средней ошибки аппроксимации. Статистическая надежность регрессионного моделирования с помощью критериев Фишера и Стьюдента.
Эконометрика
Обзор корреляционного поля. Доверительные интервалы регрессии. Оценка качества линейной модели прогнозирования. Проверка ее на соответствие условиям теоремы Гаусса-Маркова. Точечный и интервальный прогнозы. Нахождение средней ошибки аппроксимации.
Уравнения регрессии
Особенности расчета параметров уравнений линейной, степенной, полулогарифмической, обратной, гиперболической парной и экспоненциальной регрессии. Методика определения значимости уравнений регрессии. Идентификация и оценка параметров системы уравнений.
Построение регрессионной модели
Задание Таблица 1 Пенсия, тыс. руб., у Прожиточный минимум тыс. руб., х Построить линейное регрессионное уравнение. 1. Построить поле корреляции и линию регрессии на одном графике.
Свойства линейной прогрессии
Задача на нахождение коэффициента эластичности. Точечный прогноз для любой точки из области прогноза. Нахождение производной заданной функции. Эконометрический анализ линейной зависимости показателя от двух факторов. Эластичность в точке прогноза.
Эконометрический анализ основных числовых характеристик
Методика нахождения основных числовых характеристик с помощью эконометрического анализа. Вычисление среднего значения, дисперсии. Построение корреляционного поля (диаграммы рассеивания), расчет общего разброса данных. Нахождение значения критерия Фишера.
Анализ накладных расходов
Построение уравнения множественной регрессии в линейной форме с полным набором факторов, отбор информативных факторов. Проверка значимости уравнения регрессии по критерию Фишера и статистической значимости параметров регрессии по критерию Стьюдента.
Анализ данных полного факторного эксперимента
Определение воспроизводимости эксперимента по критерию Кохрина и коэффициентов линейной модели. Проверка адекватности модели при помощи критерия Фишера. Значимость коэффициентов регрессии и расчеты в автоматическом режиме в программе Statgraphics plus.
Линейное уравнение регрессии
Всероссийский заочный финансово-экономический институт Лабораторная работа по дисциплине "Эконометрика" Брянск 2010 Задание В таблице 1 представлены данные о рынке строящегося жилья в Санкт-Петербурге (по состоянию на декабрь 1996г.).
Задача по Экономике 2
Задача Проводится исследование спроса на некоторый вид товара. Пробные продажи показали следующую зависимость дневного спроса от цены: Цена у.е. 10 12 14 16 18
Множественная регрессия и корреляция 3
МНОЖЕСТВЕННАЯ РЕГРЕССИЯ И КОРРЕЛЯЦИЯ Ввести данные в таблицу: 13,0 37,0 21,5 16,5 60,0 27,0 22,4 21,0 53,0 26,0 16,0 12,0 32,2 18,0 14,2 35,0 19,0 22,5 48,0
Метод наименьших квадратов
Метод наименьших квадратов Оценка параметров уравнения А0 , А1, А2 осуществляется методом наименьших квадратов (МНК). В основе которого лежит предположение о независимости наблюдений исследуемой совокупности и нахождении параметра модели, при котором минимизируется сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака от теоретических, полученных по уравнению регрессии.
Линейное уравнение регрессии
Составление матрицы парных коэффициентов корреляции переменных. Построение линейного уравнения регрессии, характеризирующее зависимость цены от факторов. Оценка статистической значимости параметров в регрессионной модели с помощью t-критерия Стьюдента.
Эконометрика 12
Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального
Анализ данных в линейной регрессионной модели
Построение диаграммы рассеивания (корреляционного поля). Группировка данных и построение корреляционной таблицы. Оценка числовых характеристик для негруппированных и группированных данных. Выборочное значение статистики. Параметры линейной регрессии.
Вычисление наибольшей прибыли предприятия
Содержание Задача 1 Пусть х (млн. шт.) – объем производства, С(х)=2х3-7х и D(x)=2х2+9х+15 – соответственно функция издержек и доход некоторой фирмы. При каком значении х фирма получит наибольшую прибыль π(х)? какова эта прибыль?
по Эконометрике 2
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ВСЕРОССИЙСКИЙ ЗАОЧНЫЙ ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА №1 По дисциплине: эконометрика
Математический анализ. Регрессия
y=a уравнение регрессии. Таблица 1 1.35 1.09 6.46 3.15 5.80 7.20 8.07 8.12 8.97 10.66 Оценка значимости коэффициентов регрессии. Выдвигается и проверяется гипотеза о том что истинное значение коэффициента регрессии=0.
Корреляционно-регрессионный анализ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ НОВГОРОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Имени ЯРОСЛАВА МУДРОГО ИНСТИТУТ ЭКОНОМИКИ И УПРАВЛЕНИЯ Кафедра: Статистики и экономико-математических методов
Исследование корреляционной связи
Санкт-Петербургский университет информационных технологий, механики и оптики Кафедра прикладной экономики и маркетинга Практическая работа №2 «Исследование корреляционной связи»
Методы социально-экономического прогнозирования 2
Министерство образования и науки РФ Марийский государственный технический университет Кафедра Управления и Права Контрольная работа по дисциплине «Методы социально-экономического прогнозирования»
Моделирование систем управления
Южно Уральский Государственный Университет Кафедра “Автоматики и телемеханики” К У Р С О В А Я Р А Б О Т А По теме “Моделирование систем управления”
Построение и анализ простой эконометрической модели
Проверка наличия линейной связи между соответствующими показателями деятельности коммерческих банков Украины в модуле Multiple Regression ППП Statistica. Расчет теоретических значений зависимой переменной и ошибки модели, вид графика линейной функции.
