Контрольная работа: Модель парной регрессии
Название: Модель парной регрессии Раздел: Рефераты по математике Тип: контрольная работа | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Содержание ТЕМА 1. Выборка и генеральная совокупность Задача 1 ТЕМА 2. Модель парной регрессии Задача 12 ТЕМА 3. Модель множественной регрессии Задача 13 ТЕМА 4. Нестационарные временные ряды Задача 23 ТЕМА 1. Выборка и генеральная совокупность Задача 1 1. Найдите среднее число государственных вузов в России, если данные их статистического учета с 1994 по 2000г таковы
2. Найдите вариацию числа государственных вузов в России за 1994 2000гг Решение Определим выборочное среднее государственных вузов в России, по зависимости учитывая, что n =7. Найдем вариацию числа государственных вузов в России за 1994-2000г по формуле: Таким образом, среднее число государственных вузов в России составляет 570 шт, а вариация 169. ТЕМА 2. Модель парной регрессии Задача 12 1. Предварительно вычисленная ковариация двух рядов составляет -4.32, а вариация ряда занятых в экономике равна 7,24. Средние выборочные равняются 68,5 и 5,87 соответственно. Оцените параметры линейного уравнения парной регрессии . Решение Оценим параметры линейного уравнения парной регрессии Зная выборочные ковариацию и вариацию, вычислим параметр b по формуле (4) а параметр a по зависимости На основании полученных данных уравнение парной регрессии примет вид Определим объясненную сумму квадратов отклонений ESS по формуле (8) ТЕМА 3. Модель множественной регрессии Задача 13 1. В таблице представлены ряды данных по продовольственным ресурсам (производству и импорту ) и личному потреблению картофеля y (млн. тонн) за 9 лет
Рассчитать вариации и попарные ковариации для этих рядов. 2. По данным таблицы построить уравнение регрессии, приняв личное потребление картофеля за зависимую переменную, а производство и импорт - за объясняющие. Рассчитать коэффициенты при объясняющих переменных. 3. Для регрессии, описывающей линейную зависимость потребления картофеля от производства и импорта , определить свободный коэффициент a . 4. Рассчитать значения личного потребления y картофеля, используя полученное в задаче уравнение регрессии. 5. Рассчитать общую, объясненную и необъясненную сумму квадратов отклонений для рассчитанной ранее регрессии для личного потребления y картофеля. 6. Используя полученные в предыдущем пункте TSS и ESS , рассчитать коэффициент детерминации для регрессии по картофелю. Решение Определим выборочные средние , и по формуле (1) при числе наблюдений: n =9 млн. т млн. т млн. т Рассчитаем вариации и попарные ковариации для этих рядов. Вариации для рядов объясняющих переменных и можно вычислить по зависимостям (11) А вариацию зависимой переменной y по зависимости (12) Попарные ковариации для этих рядов определяются по (13) как По данным таблицы построим уравнение регрессии , Приняв личное потребление фруктов за зависимую переменную, а производство и импорт - за объясняющие, предварительно рассчитав коэффициенты при объясняющих переменных. Расчет коэффициентов и производим по зависимостям (15) и (16) Для регрессии, описывающей линейную зависимость потребления фруктов от производства и импорта , определить свободный коэффициент a . Свободный коэффициент уравнения регрессии вычисляется как млн. т Рассчитаем значения личного потребления y фруктов, используя полученное в задаче уравнение регрессии. Расчет значений по зависимости сведен в табл.2. Таблица 2
Рассчитаем общую и объясненную сумму квадратов отклонений для рассчитанной ранее регрессии для личного потребления y фруктов. Определим объясненную сумму квадратов отклонений ESS по формуле (8) с помощью результатов, приведенных в табл.2. Тогда получим Общая сумма квадратов отклонений Т SS находится по зависимости (9) с использованием данных табл.2. Суммируя результаты, приведенные в последней строке этой таблицы, получим Используя полученные в предыдущем пункте величины TSS и ESS , рассчитаем коэффициент детерминации для регрессии по фруктам в соответствии с (7) как отношение ESS к TSS Оценим теперь коэффициент корреляции для фактических y и прогнозных значений . Фактически, коэффициент детерминации равен квадрату выборочной корреляции между y и , т.е. В соответствии с зависимостью (20) имеем , Вывод: Полученная величина коэффициента корреляции лежит в диапазоне 0,7-0,9, что указывает на хорошее состояние соответствия уравнения регрессии фактическому изменению величины у. ТЕМА 4. Нестационарные временные ряды Задача 23 По данным таблицы в задаче 18, где представлены данные по личным потребительским расходам на газ (млн. долл.) с 1969 по 1983гг. (США), с помощью критерия, основанного на критерии восходящих и нисходящих серий, проверить гипотезу о неизменности среднего значения временного ряда. 1. В таблице представлены данные по личным потребительским расходам на газ (млн. долл.) с 1969 по 1983гг. (США)
Решение Определяем число наблюдений n =15. Для нахождения медианы производим ранжирование временного ряда, т.е. записываем все значения ряда по порядку от минимального до максимального: 6000,6200,6300,6300,6400,6400,6400,6500,6500,6600,6600,6600,6600,6700,6700. Поскольку число наблюдений n нечетное, то вычисляем медиану по формуле ( ) Теперь вместо исходного временного ряда, содержащегося в таблице, создаем ряд из плюсов и минусов согласно правилу: «+» если и «-» если . Члены не учитываются Ряд, состоящий из плюсов и минусов, имеет вид « + », «+»,«+», «+»,«+»,«+»,«+»,«+»,«+»,«+»,«+»,«+», «+». Глядя на полученный ряд из плюсов и минусов, определяем общее число непрерывных серий из плюсов и из минусов . В данном случае . Определяем протяженность самой длинной серии . Проверяем выполнение неравенств Вывод. Поскольку ни одно из неравенств не выполняется (4<5, а 6>4), то гипотеза о неизменности среднего значения отвергается с вероятностью ошибки от 0,05 до 0,0975. Список литературы 1. Эконометрика. Юниты 1,2,3. //Разработка С.Б.Давыдовой. -М.:Современная гуманитарная академия. -2006. 2. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. М.: Дело. 2001.- 400с. 3. Афанасьев В.Н., Юзданцев М.М., Гуляева Т.Н. Эконометрика. Учебник. – М.: Финансы и статистика., 2006. 4. Елисеева Н.Н., Кудряшова С.В., Костеева Т.В. . Эконометрика. Учебник. М.: Финансы и статистика., 2005.-576с. 5. Бородин С.А. Эконометрика: учебное пособие. – М.: Новое издание, 2001. 6. Колемаев В.А. Эконометрика. Учебник. – М.: ИНФРА – М, 2005 -160с. |