Эконометрика, 2 задачи 7
| Цена, руб. | 300 |
| Номер работы | 36785 |
| Предмет | Экономика |
| Тип работы | Контрольная |
| Объем, стр. | 11 |
| Оглавление | Номер региона Среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного, руб., x Среднедневная заработная плата, руб., y 1 81 166 2 89 163 3 83 157 4 98 169 5 93 178 6 85 215 7 83 153 8 102 174 9 97 167 10 120 178 11 88 175 12 113 190 1. По выборочным данным исследовать зависимость между показателями x и y и построить парную регрессионную модель. Установить наличие связи между исследуемыми показателями графическим методом (построить корреляционное поле). Построить регрессионную модель с использованием не менее двух уравнений регрессии и отобрать лучшее по критерию минимума остаточной дисперсии. 2. Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции, среднюю ошибку аппроксимации, коэффициент корреляции, коэффициент детерминации, индекс корреляции. 3. Оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента. Вычислите ошибки коэффициента корреляции и параметров модели с заданной доверительной вероятностью 5%. 4. Выполнить прогноз заработной платы y при прогнозном значении среднедушевого прожиточного минимума x, составляющем 117% от среднего уровня. 5. Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал. Задание №2 Множественная регрессия Составить и проанализировать множественную регрессию влияния на производительность труда (Y1) или рентабельность производства (Y2) пяти факторов, выбранных в соответствии с вариантом задания. Исходные данные приведены ниже. Схема выполнения анализа включает следующие пункты: Y1 - производительность труда Х2 - удельный вес рабочих в составе ППП Х3 - удельный вес покупных изделий Х9 - среднегодовая стоимость ОПФ Х10 - среднегодовой фонд заработной платы ППП Х14 - непроизводственные расходы № предприятия Y1 Х2 X3 X9 X10 X14 1 5,22 0,83 0,30 29,52 11,52 8,62 2 5,59 0,73 0,45 63,99 27,40 18,28 3 6,57 0,65 0,31 104,55 39,65 28,23 4 6,69 0,72 0,30 53,37 21,96 22,17 5 9,42 0,70 0,56 32,87 12,24 22,62 6 5,39 0,69 0,26 48,41 20,12 22,26 7 5,22 0,79 0,24 59,42 33,96 15,41 8 8,77 0,65 0,37 59,40 18,45 26,05 9 9,02 0,74 0,42 258,62 58,95 18,83 10 3,78 0,62 0,20 17,16 11,24 30,53 21 9,27 0,75 0,33 123,68 29,63 16,87 22 4,32 0,68 0,16 37,39 5,74 22,97 23 7,37 0,77 0,15 101,78 26,71 16,38 24 9,37 0,79 0,47 107,34 45,89 15,98 25 13,17 0,77 0,53 512,60 99,40 18,27 26 8,17 0,73 0,25 102,96 52,51 21,92 27 7,00 0,66 0,38 49,63 17,50 26,20 28 8,10 0,78 0,10 67,26 20,97 15,06 29 9,12 0,71 0,44 37,02 14,90 19,52 30 9,26 0,78 0,40 167,69 47,75 17,72 31 13,28 0,75 0,32 75,66 94,70 19,70 32 5,88 0,69 0,17 45,74 25,59 23,99 33 4,23 0,80 0,68 25,76 6,24 11,64 34 8,16 0,78 0,40 91,43 34,87 16,83 35 6,48 0,75 0,64 27,29 17,31 17,98 Среднее 7,554 0,7324 0,3532 92,0216 31,808 19,7612 1. Постройте линейное уравнение множественной регрессии и поясните экономический смысл его параметров. 2. Рассчитайте коэффициенты эластичности и сопоставьте влияние факторов нас результат. 3. Оцените статистическую значимость параметров регрессионной модели с помощью t-критерия; Оцените значимость уравнения регрессии с помощью F-критерия. 4. Оцените качество уравнения регрессии по средней абсолютной процентной ошибке (MAPE). 5. Рассчитайте матрицы парных и частных коэффициентов корреля¬ции и на их основе и по t -критерию для коэффициентов регрессии отберите информативные факторы в модель. Постройте модель только с информативными факторами и оцените ее параметры. 6. Рассчитайте прогнозное значение результата, если прогнозные значения факторов составляют 80% от их максимальных значений. 7. Рассчитайте ошибки и доверительный интервал прогноза для уровня значимости 5 и10% ( = 0,05 ;  = 0,10). 8. Оцените полученные результаты, выводы оформите в аналитиче¬ской записке. |
| Цена, руб. | 300 |
Заказать работу «Эконометрика, 2 задачи 7»
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