Создан заказ №825280
24 ноября 2015
Для изучения проблемы рассмотрите следующие показатели и их значения по территориям Центрального федерального округа за 20XX г
Как заказчик описал требования к работе:
Решение контрольной работы необходимо выполнить в Excel, также подробно описать ход действия в Word
Фрагмент выполненной работы:
Для изучения проблемы рассмотрите следующие показатели и их значения по территориям Центрального федерального округа за 20XX г.:
моделируемый показатель (результирующий показатель)
y – численность безработных, тыс. чел.;
независимые переменные (факторы):
x1 – годовой фонд заработной платы занятых в экономике региона, млрд. руб.;
x2 – численность мигрантов за год, тыс. чел.;
Субъекты РФ y x1 x2
Белгородская обл. (работа была выполнена специалистами author24.ru) 48,3 38,30 11,09
Брянская обл. 65,3 28,74 -0,14
Владимирская обл. 80,5 30,93 2,69
Воронежская обл. 107,6 58,81 2,67
Ивановская обл. 33,1 18,11 1,20
Калужская обл. 33,1 21,58 0,96
Костромская обл. 22,8 17,00 0,31
Курская обл. 65,0 28,84 -1,29
Липецкая обл. 39,8 33,26 5,05
Орловская обл. 34,3 20,45 1,51
Рязанская обл. 66,7 27,89 -0,38
Смоленская обл. 55,1 29,99 -1,44
Тамбовская обл. 67,4 29,98 -2,62
Тверская обл. 60,4 30,39 -0,31
Тульская обл. 43,4 41,08 -1,87
Ярославская обл. 52,0 41,81 1,53
По исходным данным, приведенным в таблице, используя аналитическую форму метода наименьших квадратов, требуется:
рассчитать парные коэффициенты корреляции, составить матрицу парных коэффициентов корреляции факторов (ryx1, ryx2, rx1x2);
оценить значимость коэффициентов корреляции (tr);
определить бета-коэффициенты (βi);
рассчитать коэффициенты регрессии для построения классической модели множественной регрессии (bi), а также параметр а;
вычислить средние коэффициенты эластичности (Эyxi);
рассчитать частные коэффициенты корреляции, оценить их значимость (ryx1.x2, ryx2.x1, rx1x2.y);
определить множественный индекс корреляции и индекс детерминации Ryx1x2, R2yx1x2;
вычислить дисперсионное отношение Фишера (общий и частный критерии Fфакт, Fx1, Fx2);
оценить стандартные ошибки коэффициентов регрессии (статистическую значимость коэффициентов с уровнем значимости 0,05 tbi);
построить линейную модель регрессии только со значимыми факторами (на основании выводов, сделанных в п.п. 1, 2, 8). Дать экономическую интерпретацию коэффициентов модели. Оценить качество построенной модели (индексы корреляции и детерминации, F-критерий Фишера, средняя относительная ошибка аппроксимации);
представить графически: фактические и модельные значения (для однофакторной модели).
Построить также уравнение регрессии, используя «Пакет анализа» табличного процессора Excel, и полученные результаты сравнить с расчетами по методу наименьших квадратов.
Решение:
Рассчитаем парные коэффициенты корреляции, составить матрицу парных коэффициентов корреляции факторов (ryx1, ryx2, rx1x2)
Таблица 1
Субъекты РФ y x1 x2 y x1 y x2 x1 x2
Белгородская обл. 48,3 38,3 11,09 1849,89 535,647 424,747
Брянская обл. 65,3 28,74 -0,14 1876,72 -9,142 -4,0236
Владимирская обл. 80,5 30,93 2,69 2489,87 216,545 83,2017
Воронежская обл. 107,6 58,81 2,67 6327,96 287,292 157,023
Ивановская обл. 33,1 18,11 1,2 599,441 39,72 21,732
Калужская обл. 33,1 21,58 0,96 714,298 31,776 20,7168
Костромская обл. 22,8 17 0,31 387,6 7,068 5,27
Курская обл. 65 28,84 -1,29 1874,6 -83,85 -37,204
Липецкая обл. 39,8 33,26 5,05 1323,75 200,99 167,963
Орловская обл. 34,3 20,45 1,51 701,435 51,793 30,8795
Рязанская обл. 66,7 27,89 -0,38 1860,26 -25,346 -10,598
Смоленская обл. 55,1 29,99 -1,44 1652,45 -79,344 -43,186
Тамбовская обл. 67,4 29,98 -2,62 2020,65 -176,59 -78,548
Тверская обл. 60,4 30,39 -0,31 1835,56 -18,724 -9,4209
Тульская обл. 43,4 41,08 -1,87 1782,87 -81,158 -76,82
Ярославская обл. 52 41,81 1,53 2174,12 79,56 63,9693
Сумма 874,80 497,16 18,96 29471,47 976,24 715,70
Среднее 54,68 31,07 1,19 1841,97 61,01 44,73
Стандартное отклонение 20,59 10,11 3,18 1304,52 169,74 119,82
Таблица 2 – Матрица частных коэффициентов корреляции:
- y x1 x2
y 1 0,6875 -0,0576
x1 0,6875 1 0,2461
x2 -0,0576 0,2461 1
Оценим значимость коэффициентов корреляции (tr);
Используем t-критерий Стьюдента:
Табличное значение:
Поскольку > tкрит, то отвергаем гипотезу о равенстве 0 коэффициента корреляции. Другими словами, коэффициент – значим
Поскольку < tкрит, то принимаем гипотезу о равенстве 0 коэффициента корреляции. Другими словами, коэффициент – не значим
Поскольку < tкрит, то принимаем гипотезу о равенстве 0 коэффициента корреляции. Другими словами, коэффициент – не значим
Определим бета-коэффициенты (βi);
Расчет -коэффициентов выполним по формулам
Рассчитаем коэффициенты регрессии для построения классической модели множественной регрессии (bi), а также параметр а;
Для построения уравнения в естественной форме рассчитаем b1 и b2, используя формулы для перехода от к bi:
Значение a определим из соотношения:
,
Вычислим средние коэффициенты эластичности (Эyxi);
Для характеристики относительной силы влияния х1 и х2 на у рассчитаем средние коэффициенты эластичности:
Рассчитаем частные коэффициенты корреляции, оценим их значимость (ryx1.x2, ryx2.x1, rx1x2.y);
Частные коэффициенты корреляции:
Проверим частные коэффициенты корреляции на значимость по критерию Стьюдента:
Основная гипотеза:
H0:
Альтернативная гипотеза:
H1:
Используем t-критерий Стьюдента:
Табличное значение:
Поскольку > tкрит, то отвергаем гипотезу о равенстве 0 коэффициента частной корреляции. Другими словами, коэффициент статистически – значим
Поскольку < tкрит, то принимаем гипотезу о равенстве 0 коэффициента частной корреляции. Другими словами, коэффициент статистически – не значим
Поскольку < tкрит, то принимаем гипотезу о равенстве 0 коэффициента частной корреляции. Другими словами, коэффициент статистически – не значим
Определим множественный индекс корреляции и индекс детерминации Ryx1x2, R2yx1x2;
Расчёт линейного коэффициента множественной корреляции выполним с использованием коэффициентов и :
Зависимость у от х1 и х2 характеризуется как тесная, в которой 52,74% вариации у определяются вариацией учтённых в модели факторов...Посмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
200 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
25 ноября 2015
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Для изучения проблемы рассмотрите следующие показатели и их значения по территориям Центрального федерального округа за 20XX г.docx
2017-01-16 23:31
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Автор сделал работу быстро и очень качественно, по этой работе был поставлен зачет автоматом!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
