- •О лабораторной работе №3
- •III курса
- •Введение
- •Глава 1. Постановка задачи
- •Глава 2. Алгоритм решения
- •2.1. Определение параметров уравнения регрессии с использованием кмнк
- •2.2. Определение параметров уравнения регрессии с использованием мнк
- •2.3. Анализ полученных результатов
- •Глава 3. Оценка адекватности регрессионной модели
- •3.1. Проверка случайности колебаний уровней статочной последовательности
- •3.2. Проверка соответствия распределения случайной компоненты нормальному закону распределения
- •3.3. Проверка равенства математического ожидания случайной компоненты нулю
- •3.4. Проверка независимости значений уровней случайной компоненты
- •3.5. Определение точности модели
- •Глава 4. Тест ранговой корреляции Спирмена
- •Глава 5. Проверка наличия аномальных наблюдений методом Ирвина
- •Заключение
- •Список использованной литературы
2.2. Определение параметров уравнения регрессии с использованием мнк
Для определения параметров уравнения регрессии с помощью прямого МНК, необходимо определить величину Yt для каждого t (t = 1…14). По формуле (2) определяем значения величин Yt, используя значения Ct и It из таблицы №1 «Исходные данные». Полученные значения заносим в таблицу №6.
Таблица №6
Yt |
283069 |
287329 |
258622 |
262172 |
246184 |
235318 |
222069 |
223309 |
214803 |
194655 |
189330 |
180883 |
182017 |
173747 |
.
Приняв в качестве исходных данных имеющиеся значения Ct и Yt, с помощью МНК определяем смещённые оценки см и см величин и , используя уравнение (1). Для этого используем имеющиеся в табличном редакторе Excel пакет прикладных программ, реализующий определение параметров уравнения регрессии методом наименьших квадратов. Активация этого метода осуществляется командами: «Сервис» - «Анализ данных» - «Регрессия». Получаем следующие таблицы:
Таблица №7
-
Регрессионная статистика
Множественный R
0,945808773
R-квадрат
0,894554235
Нормированный R-квадрат
0,885767088
Стандартная ошибка
4285,349333
Наблюдения
14
Таблица №8
Дисперсионный анализ |
|
|
|
|
|
|
df |
SS |
MS |
F |
Значимость F |
Регрессия |
1 |
1869524854 |
1869524854 |
101,8025795 |
3,25155E-07 |
Остаток |
12 |
220370626,9 |
18364218,9 |
|
|
Итого |
13 |
2089895481 |
|
|
|
|
Коэффициенты |
Стандартная ошибка |
t-статистика |
P-Значение |
Нижние 95% |
Верхние 95% |
Y-пересечение |
116502,9419 |
7086,317765 |
16,44054723 |
1,35605E-09 |
101063,1818 |
131942,7019 |
Yt |
0,313246748 |
0,031046109 |
10,08972643 |
3,25155E-07 |
0,245603088 |
0,380890409 |
Таблица №10
ВЫВОД ОСТАТКА |
|
|
|
|
|
Наблюдение |
Предсказанное Ct |
Остатки |
1 |
205173,3857 |
-2104,385696 |
2 |
206507,8168 |
7301,183156 |
3 |
197515,4424 |
-5933,442437 |
4 |
198627,4684 |
2984,531606 |
5 |
193619,2794 |
-1515,27938 |
6 |
190215,5402 |
-2497,540211 |
7 |
186065,334 |
-5116,334041 |
8 |
186453,76 |
2215,239991 |
9 |
183789,2832 |
2853,716833 |
10 |
177477,9877 |
-4502,98768 |
11 |
175809,9487 |
-1679,948744 |
12 |
173163,9535 |
-1000,95346 |
13 |
173519,1753 |
6257,824727 |
14 |
170928,6247 |
2738,375336 |
В рассматриваемой задаче:
aсм = 116502,94
bсм = 0,31
Далее сравниваем полученные значения aсм и bсм с табличными значениями a и b (aтабл. = 120000, bтабл. = 0,3), и находим проценты несовпадения данных величин, используя для этого следующие формулы:
; .
Получаем, что процент ошибки для величины равен 3,2%, а для величины он равен 5,7%.