Создан заказ №3403869
2 декабря 2018
Регрессионный анализ - множественная регрессия в условиях мультиколлинеарности
Как заказчик описал требования к работе:
По данным сельскохозяйственных районов региона требуется построить регрессионную
модель урожайности на основе следующих показателей:
Y- урожайность зерновых культур (ц/га);
X1 – число колесных тракторов на 100 га (шт);
X2 – число зерноуборочных комбайнов на 100 га (шт);
X3 – число орудий поверх
ностной обработки почвы на 100 га (шт);
X4 – количество удобрений, расходуемых на гектар (т/га);
X5 – количество химических средств защиты растений, расходуемых на гектар (ц/га)
N п/п X1 X2 X3 X4 X5 Y
1 1,59 0,26 2,05 0,32 0,14 9,7
2 0,34 0,28 0,46 0,59 0,66 8,4
3 2,53 0,31 2,46 0,3 0,31 9
4 4,63 0,4 6,44 0,43 0,59 9,9
5 2,16 0,26 2,16 0,39 0,16 9,6
6 2,16 0,3 2,69 0,32 0,17 8,6
7 0,68 0,29 0,73 0,42 0,36 12,5
8 0,35 0,26 0,42 0,21 0,08 7,6
9 0,52 0,24 0,49 0,2 0,08 6,9
10 3,42 0,31 3,02 1,37 0,73 13,5
11 2,4 0,32 3,3 0,25 0,14 10,7
12 9,36 0,4 11,51 0,39 0,38 12,1
13 1,72 0,28 2,26 0,82 0,17 9,7
14 0,59 0,29 0,6 0,13 0,35 7
15 0,28 0,26 0,3 0,09 0,15 7,2
16 1,64 0,29 1,44 0,2 0,08 8,2
17 0,09 0,22 0,05 0,43 0,2 8,4
18 0,08 0,25 0,03 0,73 0,2 13,1
19 1,36 0,26 0,17 0,99 0,42 8,7
1.Проведите корреляционный анализ с применением «Пакета анализа» MS Excel: проанализируйте связи между результирующей переменной и факторными признаками по корреляционной матрице (проверьте значимость коэффициентов), выявите мультиколлинеарность (VIF). Выявите фактор наиболее сильно взаимосвязанный с результативным признаком. Рассчитайте частный коэффициент корреляции между этим фактором и результативным признаком, исключая влияние остальных факторов. Сделайте вывод о влиянии исключаемых факторов на взаимосвязь этих признаков.
2.Постройте уравнения регрессии со значимыми коэффициентами, используя пошаговый алгоритм регрессионного анализа с применением «Пакета анализа» MS Excel , учитывая мультиколлинеарность. Приведите комментарии по проверке значимости рассматриваемых уравнений на каждой итерации.
3.Выберите лучшую из полученных регрессионных моделей, основываясь на анализе значений коэффициентов детерминации, остаточных дисперсий, BIC, AIC, а также с учетом результатов экономической интерпретации моделей. Поясните свой выбор, дайте интерпретацию коэффициентов лучшей модели. Рассчитайте коэффициенты эластичности для лучшей модели, дайте их интерпретацию.
4.Проведите пять любых эконометрических тестов (тест на избыточные переменные, RESET тест, тест на линейные ограничения, тест Чоу, любой тест на гетероскедастичность).
5.Офомите работу: нумерация страниц и таблиц; титульный лист, оглавление, введение, основная часть (разбитая на параграфы), заключение, список литературы, приложения с приведением расчетов. В ведении необходимо изложить условия т. Гаусса-Маркова; в основной части изложить теорию пошаговых процедур регрессионного анализа, порядок применения F и t тестов, теорию ко всем используемым эконометрическим тестам; в заключении – выводы, характеристики точности, интерпретация коэффициентов лучшей модели и коэффициентов эластичности
подробнее
Заказчик
заплатил
заплатил
200 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
3 декабря 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Регрессионный анализ - множественная регрессия в условиях мультиколлинеарности.docx
2018-12-06 17:21
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4.4
Положительно
Автор сделал работу качественно, в срок и без каких либо проволочек, большое спасибо
Хочешь такую же работу?
300 ₽
