Эконометрика вариант 5
| Цена, руб. | 400 |
| Номер работы | 2190 |
| Предмет | Статистика |
| Тип работы | Контрольная |
| Объем, стр. | 7 |
| Оглавление | Индивидуальное задание «Эконометрика». (лабораторный практикум и четыре текущих контроля) Часть№ 1 «Корреляционный анализ» Номер варианта определяется по последней цифре номера договора студента. Расчеты проводить с точностью до трех знаков после запятой. По данным 9 машиностроительных предприятий построена матрица R парных коэффициентов корреляции. Требуется с помощью корреляционного анализа исследовать взаимосвязь между следующими показателями: X1- рентабельность (%); X2 – премии и вознаграждения на одного работника (млн. руб.); X3-фондоотдача 1. При =0,05 проверьте значимость всех парных коэффициентов корреляции. 2.По корреляционной матрице R рассчитайте частный коэффициент корреляции r , при =0,05 проверьте его значимость. 3.По корреляционной матрице R рассчитайте множественный коэффициент корреляции r , при =0,05 проверьте его значимость. Дайте интерпретацию коэффициента детерминации r2 . Вар.5 X1 X2 X3 X1 1 X2 0,7122 1 X3 0,4082 -0,1470 1 часть№2 « Регрессионный анализ» По данным, включающим 20 наблюдений (20 стран), построены уравнения регрессии. В этих уравнениях зависимой переменной является социально значимый признак Y. В качестве объясняющих переменных использованы признаки в различных комбинациях. Для каждого уравнения рассчитано значение коэффициента детерминации (R2), значение F-статистики. Под коэффициентами приведены значения их выборочных средних квадратических отклонений. 1. Используя таблицу распределения Фишера-Снедекора, проверьте на уровне значимости =0,05 значимость уравнения регрессии в целом. 2. Рассчитайте значения t-статистик всех коэффициентов, используя значения выборочных средних квадратических отклонений, приведенных под каждым из коэффициентов. Перепишите уравнения регрессии, указывая под коэффициентами значения t-статистик. По таблице распределения Стьюдента определите tкр - критическое значение t-статистики для каждого из уравнений на уровне значимости =0,05. Проверьте значимость коэффициентов уравнения регрессии. 3. Сделайте вывод о «пригодности» уравнения регрессии для исследования признака Y. = 80,165 - 0,100x3 - 0,020x4 - 0,345x5 + 0,340x6 + 1,346x9; R2=0,500; F=1,601; (0,047) (0,151) (1,766) (0,240) (4,528) Шаблон индивидуального задания. Ф.И.О.----------------------------------------------------------------------- группа----------------------------------------------------------------------- Ответы на текущие контроли: Текущий контроль№1: 1-…ответ и комментарий ;2-… ответ и комментарий ;…. Текущий контроль№2: 1-… ответ и комментарий;2-… ответ и комментарий ;…. Текущий контроль№3: 1-… ответ и комментарий ;2-… ответ и комментарий;…. Текущий контроль№4: 1-… ответ и комментарий;2-… ответ и комментарий ;…. Сохраните задание под своей фамилией (Ф.И.О.) и группой в формате Microsoft Word 97-2003. Например, имя файла будет: Иванов И И БИ62-0711-1-45- МКТ.doc Номер варианта определяется по последней цифре (К) номера договора студента. Приведите ответы на вопросы текущих контролей в одном файле с лабораторным практикумом (вопросы перечислять не надо, необходимо указать правильный ответ (буква) и краткий комментарий или решение для каждого вопроса). Заполните выделенные цветом области. Результаты решения следует представить в виде следующего шаблона. Лабораторный практикум часть№1 1.Матрица парных коэффициентов корреляции R: х1 х2 х3 х1 1 =…… =……. х2 =…… 1 =…… х3 =…… =…… 1 Критическое значение из табл. Фишера-Иейтса: rкритич(=0,05;ν=……)=……. Проверка гипотез Н0: Вывод: а) гипотеза Н0 отвергается; б) гипотеза Н0 не отвергается. Н0: Вывод: а) гипотеза Н0 отвергается; б) гипотеза Н0 не отвергается. Н0: Вывод: а) гипотеза Н0 отвергается; б) гипотеза Н0 не отвергается. 2. Частный коэффициент корреляции r : =………… Критическое значение из табл. Фишера-Иейтса: rкритич(=0,05;ν=……)=……. Н0: Вывод: а) гипотеза Н0 отвергается; б) гипотеза Н0 не отвергается. 3. Множественный коэффициент корреляции r : =………… По таблице Фишера - Снедекора Fкритич(=0,05; ν1=……; ν2=……)=…… Определение наблюдаемого значения критерия =………. Проверка гипотезы Н0: ρ2x1/x2x3=0 Вывод: а) гипотеза Н0 отвергается; б) гипотеза Н0 не отвергается. Интерпретация коэффициента детерминации…………… часть№2 1.Используя таблицу распределения Фишера-Снедекора, проверьте при =0,05 значимость уравнения регрессии. Fкр(=0,05; ν1=…; ν2=….)=….; Сравнив полученное табличное значение со значением F-статистики, приведенным в условии задачи, сделайте вывод о значимости уравнения регрессии в целом. Вывод:……………………………………….. Если уравнение регрессии значимо в целом, то следует проверить значимость отдельных коэффициентов регрессионного уравнения 2. По таблице t-распределения Стьюдента определите tкр - критическое значение t-статистики для анализируемого уравнения tкр (=0,05; ν=…) =….. 3. Рассчитайте значения t-статистик для всех коэффициентов при регрессорах, используя значения выборочных средних квадратических отклонений, приведенных под каждым из коэффициентов. Перепишите уравнение регрессии, указав под коэффициентами значения t-статистик. ……………………………………………………………………. 4. Сделайте вывод о значимости коэффициентов уравнения регрессии. В ответе укажите, при каких регрессорах коэффициенты уравнения являются значимыми ……………………………………………………. 5. Сделайте вывод о «пригодности» уравнения регрессии для исследования признака Y. Для практического использования пригодны лишь уравнения, значимые в целом по F-критерию Фишера-Снедекора и со всеми значимыми коэффициентами при регрессорах (по t-критерию Стьюдента). Величина коэффициента детерминации R2 говорит об адекватности уравнения исходным данным. Вывод: …………………………………………………………. Текущий контроль №1 1.Парный коэффициент корреляции r12=0,6, признак х3 завышает связь между х1 и х2. Частный коэффициент корреляции может принять значение: а) 0,8; б) 0,5; в) -0,6; г)-0,8; 2.Множественный коэффициент корреляции может быть равен: а) 1,2; б) -1; в) -0,5; г) 0,4. 3.Коэффициент детерминации может принимать значение: а) 1,2; б) -1; в) -0,5; г) 0,4. 4.Известно, что при фиксированном значении х3 между величинами х1 и х2 существует положительная взаимосвязь. Частный коэффициент корреляции r12/3 может быть равен: а) -0,8; б) 0; в) 1,3; г) 0,4. 5.Признак х3 усиливает связь между х1 и х2. Частный коэффициент корреляции r12/3=-0,45. Парный коэффициент корреляции может принять значение: а) -0,8; б) -1,8; в) 1,3; г) -0,3. Текущий контроль №2 1. Множественный коэффициент корреляции r1/23=0,8. Влиянием признаков х2 и х3 объясняется следующий процент дисперсии х1: а) 64; б) 80; в) 20; г) 36. 2.Множественный коэффициент корреляции r1/23=0,8. Влиянием неучтенных в модели факторов объясняется следующий процент дисперсии х1: а) 64; б) 80; в) 20; г) 36. 3.Парный коэффициент корреляции значим при =0,05. Можно утверждать, что он также значим при следующих : а) 0,1; б) 0,01; в) 0,02; г) 0,001. 4. Парный коэффициент корреляции r12=0,3, частный коэффициент корреляции r12/3=0,7. Можно утверждать, что: а) х3 усиливает связь между х1 и х2; б) х3 ослабляет связь между х1 и х2; в) х3 ослабляет связь между х1 и х2 и меняет ее направление; г) х3 усиливает связь между х1 и х2 и меняет ее направление. 5.При проверке значимости парных и частных коэффициентов корреляции используется распределение: а) Пирсона; б) Стьюдента; в) Нормальное; г) Фишера-Снедекора. Текущий контроль №3 1.В методе наименьших квадратов минимизируется: а) ; б) ; в) ; г) 2.Уравнению регрессии соответствует множественный коэффициент корреляции ry/12=0,84. Доля вариации результативного показателя, объясняемая влиянием х1 и х2 составляет (%): а) 70,6; б) 16; в) 84; г) 29,4 3.Уравнению регрессии соответствует множественный коэффициент корреляции ry/12=0,84. Доля вариации результативного показателя, объясняемая влиянием случайных, не включенных в модель факторов, составляет (%): а) 70,6; б) 16; в) 84; г) 29,4 4.Множественное линейное уравнение регрессии признано значимым при =0,05. Можно утверждать, что уравнение также значимо при следующих : а) 0,1; б) 0,01; в) 0,02; г) 0,001. 5.Получена модель , где у - потребление говядины, х2 – стоимость 1 фунта говядины, х3 – стоимость 1 фунта свинины, х4 – стоимость 1 фунта цыплят. При увеличении стоимости говядины на 1% при неизменной стоимости х3 и х4 потребление говядины в среднем снизится на (%): а) 0,63; б) 0,345; в) 11,08; г) 0,8. Текущий контроль №4 1. Для проверки значимости множественного линейного регрессионного уравнения используется распределение: а) нормальное; б) Пирсона; в) Фишера-Снедекора; г) Стьюдента. 2. По данным n=20 предприятий получено уравнение регрессии .Среднеквадратические отклонения коэффициентов регрессии и . При =0,05 можно утверждать, что: а) значим коэффициент ; б) значим коэффициент ; в) значимы коэффициенты и ; г) незначимы коэффициенты и . 3. Для временного ряда остатков (i=1,2, … ,18) Значение статистики Дарбина-Уотсона для ряда остатков равно: а) 1,9; б) 0,53; в) 2,92; г) 3,9. 4. МНК позволяет определить коэффициенты множественного линейного уравнения регрессии с помощью выражения , где матрица имеет размерность: а) [2 2]; б) [к к]; в) [(к+1) [(к+1)]; г) [к n]. 5. Получено значимое уравнение регрессии Среднеквадратическое отклонение оценки коэффициента ( ) равно: а) 0,42; б) 3,45; в) 0,15; г)8. |
| Цена, руб. | 400 |
Заказать работу «Эконометрика вариант 5»
Отзывы
-
25.04
Спасибо за помощь! Только статистику пришлось немного переделать. Вместе с научным руководителем, о
Марина -
17.04
Рецензия на отлично, спасибо!!!
Марина - 15.04 Михаил