Задание 6. Рассчитать прогнозное значение У для двух последующих месяцев
Курсовая работа по дисциплине «Эконометрика
Выполнила: студентка группы ЭЭТ-141
Москва 2015
Задание 1. Построить корреляционное поле.
Задание 2. Рассчитать параметры линейного уравнения регрессии.
Написать уравнение регрессии с рассчитанными параметрами и построить его на корреляционном поле.
Найти коэффициент корреляции. Сделать вывод о силе линейной зависимости. Коэффициент корреляции -это статистический показатель зависимости двух случайных величин. Может принимать значения от -1 до +1. При этом, значение -1 будет говорить об отсутствии корреляции между величинами, 0 - о нулевой корреляции, а +1 - о полной корреляции величин. Т.е., че ближе значение коэффициента корреляции к +1, тем сильнее связь между двумя случайными величинами.
Из полученного результата коэффициента корреляции равного -0,89 , можно сделать вывод, что зависимость двух величин практически отсутствует.
Проверить гипотезы о значимости параметров уравнения регрессии (t- критерий Стьюдента) на уровне значимости 0,05.
a) Остаточная дисперсия 345,52
b) Стандартная ошибка дисперсии:18,5882
c) Дисперсия коэффициента b1 : 0,2559
d) Дисперсия коэффициента b0 : 349,0528
e) Средняя квадратическая ошибка параметра b1 : 0,5059
f) Средняя квадратическая ошибка параметра b0 : 18,6830
g) Оценка значимости параметров (коэффициентов регрессии):
Критерий оценки b0: 7,7522
h) Критическое значение t_кр (α;n-2)=t_кр (0,05;10-2)=2,23 (2,2300)
i) Критерии принятия решения:
Если |t_(b_i ) |>t_кр, то коэффициент регрессии b_i признается статистически значимым.
Если же |t_(b_i ) |<t_кр, то коэффициент регрессии b_i признается статистически незначимым.
Задание 6. Рассчитать прогнозное значение У для двух последующих месяцев.
y(47) = - 2.833*47+144.833=11, 67 y(42) = - 2.833*42+144.833=25, 83
Средняя ошибка аппроксимации – это среднее отклонение расчетных данных от фактических. Она определяется в процентах по модулю.
Коэффициент детерминации принимает значения от 0 до 1. Чем ближе значение коэффициента к 1, тем сильнее зависимость. При оценке регрессионных моделей это интерпретируется как соответствие модели данным. Для приемлемых моделей предполагается, что коэффициент детерминации должен быть хотя бы не меньше 50 %. Модели с коэффициентом детерминации выше 80 % можно признать достаточно хорошими. Значение коэффициента детерминации 1 означает функциональную зависимость между переменными. В нашем примере коэффициент детерминации 0,797 – что может свидетельствовать о приемлемости модели и признании ее достаточно хорошей.
Популярное: Генезис конфликтологии как науки в древней Греции: Для уяснения предыстории конфликтологии существенное значение имеет обращение к античной... Как распознать напряжение: Говоря о мышечном напряжении, мы в первую очередь имеем в виду мускулы, прикрепленные к костям ... ©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (570)
|
Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку... Система поиска информации Мобильная версия сайта Удобная навигация Нет шокирующей рекламы |