Уравнения линейной регрессии
Министерство образования и науки РФ
Федеральное агентство по образованию
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования
Всероссийский заочный финансово-экономический институт
Филиал в г. Туле
Контрольная работа
по дисциплине «Эконометрика»
Тула - 2010 г.
Содержание
Задача 1
Задача 2 (а, б)
Задача 2 в
По предприятиям легкой промышленности получена информация, характеризующая зависимость объема выпуска продукции (Y, млн. руб.) от объема капиталовложений (Х, млн. руб.) табл. 1.
Табл. 1.1.
Х | 33 | 17 | 23 | 17 | 36 | 25 | 39 | 20 | 13 | 12 |
Y | 43 | 27 | 32 | 29 | 45 | 35 | 47 | 32 | 22 | 24 |
Требуется:
1. Найти параметры уравнения линейной регрессии, дать экономическую интерпретацию коэффициента регрессии.
2. Вычислить остатки; найти остаточную сумму квадратов; оценить дисперсию остатков ; построить график остатков.
3. Проверить выполнение предпосылок МНК.
4. Осуществить проверку значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента (α=0,05).
5. Вычислить коэффициент детерминации, проверить значимость уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера (α=0,05), найти среднюю относительную ошибку аппроксимации. Сделать вывод о качестве модели.
6. Осуществить прогнозирование среднего значения показателя Y при уровне значимости α=0,1, если прогнозное значение фактора Х составит 80% от его максимального значения.
7. Представить графически: фактические и модельные значения Y, точки прогноза.
8. Составить уравнения нелинейной регрессии:
гиперболической;
степенной;
показательной.
Привести графики построенных уравнений регрессии.
9. Для указанных моделей найти коэффициенты детерминации и средние относительные ошибки аппроксимации. Сравнить модели по этим характеристикам и сделать вывод.
Решение
1. Линейная модель имеет вид:
Параметры уравнения линейной регрессии найдем по формулам
Расчет значения параметров представлен в табл. 2.
Табл. 1.2.
t | y | x | yx | |||||||
1 | 43 | 33 | 1419 | 1089 | 42,236 | 0,764 | 0,584 | 90,25 | 88,36 | 0,018 |
2 | 27 | 17 | 459 | 289 | 27,692 | -0,692 | 0,479 | 42,25 | 43,56 | 0,026 |
3 | 32 | 23 | 736 | 529 | 33,146 | -1,146 | 1,313 | 0,25 | 2,56 | 0,036 |
4 | 29 | 17 | 493 | 289 | 27,692 | 1,308 | 1,711 | 42,25 | 21,16 | 0,045 |
5 | 45 | 36 | 1620 | 1296 | 44,963 | 0,037 | 0,001 | 156,25 | 129,96 | 0,001 |
6 | 35 | 25 | 875 | 625 | 34,964 | 0,036 | 0,001 | 2,25 | 1,96 | 0,001 |
7 | 47 | 39 | 1833 | 1521 | 47,69 | -0,69 | 0,476 | 240,25 | 179,56 | 0,015 |
8 | 32 | 20 | 640 | 400 | 30,419 | 1,581 | 2,500 | 12,25 | 2,56 | 0,049 |
9 | 22 | 13 | 286 | 169 | 24,056 | -2,056 | 4,227 | 110,25 | 134,56 | 0,093 |
10 | 24 | 12 | 288 | 144 | 23,147 | 0,853 | 0,728 | 132,25 | 92,16 | 0,036 |
∑ | 336 | 235 | 8649 | 6351 | 12,020 | 828,5 | 696,4 | 0,32 | ||
Средн. | 33,6 | 23,5 | 864,9 | 635,1 |
Определим параметры линейной модели
Линейная модель имеет вид
Коэффициент регрессии показывает, что выпуск продукции Y возрастает в среднем на 0,909 млн. руб. при увеличении объема капиталовложений Х на 1 млн. руб.
2. Вычислим остатки , остаточную сумму квадратов , найдем остаточную дисперсию по формуле:
Расчеты представлены в табл. 2.
Рис. 1. График остатков ε.
3. Проверим выполнение предпосылок МНК на основе критерия Дарбина-Уотсона.
Табл. 1.3.
0,584 | |
2,120 | 0,479 |
0,206 | 1,313 |
6,022 | 1,711 |
1,615 | 0,001 |
0,000 | 0,001 |
0,527 | 0,476 |
5,157 | 2,500 |
13,228 | 4,227 |
2,462 | 0,728 |
31,337 | 12,020 |
d1=0,88; d2=1,32 для α=0,05, n=10, k=1.
,
значит, ряд остатков не коррелирован.
4. Осуществим проверку значимости параметров уравнения на основе t-критерия Стьюдента. (α=0,05).
для ν=8; α=0,05.
Расчет значения произведен в табл. 2. Получим:
Так как , то можно сделать вывод, что коэффициенты регрессии a и b с вероятностью 0,95 значимы.
5. Найдем коэффициент корреляции по формуле
Расчеты произведем в табл. 2.
Значит,. Т.о. связь между объемом капиталовложений Х и выпуском продукции Y можно считать тесной, т.к. .
Коэффициент детерминации найдем по формуле . Значит, вариация объема выпуска продукции Y на 98,4% объясняется вариацией объема капиталовложений X.
Проверим значимость уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера
Fтаб=5,32, т.к. k1=1, k2=8, α=0,05
т.к. F значительно больше Fтабл, то можно сделать вывод, что уравнение регрессии с вероятностью 95% статистически значимо.
Оценим точность модели на основе использования средней относительной ошибки аппроксимации.
Расчеты произведены в табл. 2.
,
значит, линейную модель можно считать точной, т.к. Е<5%/
6. С помощью линейной модели осуществим прогноз Y при α=0,1 и х=0,8хmax
Определим границы прогноза. t0,1;8=1,86
Найдем границы интервала:
7. Представим графически фактические и модельные значения Y, точки прогноза.
Рис. 2. Фактические данные, линейная модель и результаты прогнозирования.
8. а) Составим уравнение гиперболической модели. Гиперболическая модель имеет вид
;
Проведем линеаризацию переменной путем замены .
Расчеты произведем в табл. 3.
Модель имеет вид:
Табл.1.4.
t | y | x | Х | уХ | |||||
1 | 43 | 33 | 0,030 | 1,290 | 0,001 | 36,870 | 6,130 | 37,577 | 0,143 |
2 | 27 | 17 | 0,059 | 1,593 | 0,003 | 32,135 | -5,135 | 26,368 | 0,190 |
3 | 32 | 23 | 0,043 | 1,376 | 0,002 | 34,683 | -2,683 | 7,198 | 0,084 |
4 | 29 | 17 | 0,059 | 1,711 | 0,003 | 32,135 | -3,135 | 9,828 | 0,108 |
5 | 45 | 36 | 0,028 | 1,260 | 0,001 | 37,289 | 7,711 | 59,460 | 0,171 |
6 | 35 | 25 | 0,040 | 1,400 | 0,002 | 35,260 | -0,260 | 0,068 | 0,007 |
7 | 47 | 39 | 0,026 | 1,222 | 0,001 | 37,644 | 9,356 | 87,535 | 0,199 |
8 | 32 | 20 | 0,050 | 1,600 | 0,003 | 33,600 | -1,600 | 2,560 | 0,050 |
9 | 22 | 13 | 0,077 | 1,694 | 0,006 | 29,131 | -7,131 | 50,851 | 0,324 |
10 | 24 | 12 | 0,083 | 1,992 | 0,007 | 28,067 | -4,067 | 16,540 | 0,169 |
∑ | 336 | 235 | 0,495 | 15,138 | 0,029 | 297,985 | 1,445 | ||
Средн | 33,6 | 23,5 | 0,050 | 1,514 | 0,003 |
Найдем индекс корреляции по формуле
,
значит, связь между объемом капиталовложений Х и выпуском продукции Y можно считать тесной, т.к. .
Индекс детерминации найдем по формуле . Значит, вариация объема выпуска продукции Y на 57,2% объясняется вариацией объема капиталовложений X.
Проверим значимость уравнения на основе F-критерия Фишера.
F>Fтабл (10,692>5,32),
значит, уравнение статистически значимо.
Оценим точность модели на основе средней относительной ошибки аппроксимации.
,
значит, расчетные значения ŷ для гиперболической модели отличаются от фактических значений на 14,45%.
8. б) Построим степенную модель, которая имеет вид
Проведем линеаризацию переменных путем логарифмирования обеих частей уравнения.
Расчет неизвестных параметров произведем в табл. 5.
Табл. 1.5.
t | y | x | Y | Х | YХ |
Категории:
Подобное:
Copyright © https://www.referat-web.com/. All Rights Reserved |