- •Индивидуальное домашнее задание №3 по эконометрике Тема: Множественная линейная регрессия
- •Построим множественную линейную регрессионную модель связи переменных.
- •Таким образом, получено следующее уравнение множественной регрессии:
- •Найти коэффициенты парной, частной и множественной корреляции. Проанализировать их.
- •Коэффициент множественной корреляции:
- •Найти скорректированный коэффициент множественной детерминации. Сравнить его с нескорректированным (общим) коэффициентом детерминации.
- •С помощью -критерия Фишера оценить статистическую надежность уравнения регрессии и коэффициента детерминации .
- •С помощью частных -критериев Фишера оценить целесообразность включения в уравнение множественной регрессии фактора x1 после x2 и фактора x2 после x1
Федеральное агентство по образованию
Тольяттинский государственный университет
Кафедра «Высшая математика и математическое моделирование»
Индивидуальное домашнее задание №3 по эконометрике Тема: Множественная линейная регрессия
Вариант №10
Выполнила студентка Маслова О.С. группы ЭКб-301
_______________________________________________
число, подпись
Проверила преподаватель Колачева Н.В.
________________________________________________
число, подпись, оценка
Тольятти 2011
Построить множественную линейную регрессионную модель связи переменных, где Y интерпретируется как объясняемая переменная, а X1 и X2 – объясняющие, используя оценки наименьших квадратов. Построить график подбора значений регрессии. Записать стандартизованное уравнение множественной регрессии. На основе стандартизованных коэффициентов регрессии и средних коэффициентов эластичности ранжировать факторы по степени их влияния на результат.
Y |
X1 |
X2 |
112,3336 |
110,7528 |
58 |
109,2048 |
110,683 |
38 |
116,8964 |
115,9927 |
75 |
106,3563 |
106,2622 |
40 |
104,6226 |
107,2822 |
33 |
109,1214 |
112,5473 |
48 |
117,9752 |
112,3033 |
62 |
107,3472 |
112,1661 |
68 |
106,4285 |
104,987 |
30 |
110,7626 |
113,6746 |
48 |
105,0042 |
109,1055 |
38 |
110,184 |
104,4826 |
45 |
118,4457 |
112,9849 |
89 |
127,3238 |
111,2507 |
100 |
118,032 |
119,6313 |
78 |
111,6967 |
117,3249 |
66 |
117,0295 |
115,6456 |
75 |
111,5734 |
114,3838 |
53 |
115,1098 |
117,2175 |
100 |
116,3548 |
115,6767 |
87 |
111,664 |
116,4851 |
54 |
107,6044 |
106,8957 |
32 |
105,5465 |
107,055 |
48 |
117,9157 |
117,319 |
89 |
119,385 |
113,3692 |
66 |
105,3535 |
103,8822 |
32 |
118,8975 |
115,3168 |
93 |
122,2126 |
120,9623 |
89 |
118,6812 |
109,8707 |
91 |
122,6524 |
116,2236 |
74 |
106,2299 |
104,8566 |
33 |
111,797 |
113,2351 |
63 |
110,5558 |
113,1137 |
56 |
105,4983 |
107,9988 |
36 |
110,4799 |
108,7929 |
47 |
107,3629 |
106,2993 |
32 |
108,4745 |
109,9976 |
63 |
114,3988 |
112,5967 |
71 |
113,2636 |
107,3055 |
46 |
117,1447 |
116,2501 |
97 |
111,2497 |
110,4373 |
60 |
105,933 |
113,5147 |
63 |
115,0441 |
120,4586 |
97 |
107,2055 |
106,8828 |
36 |
117,1525 |
121,1985 |
100 |
118,9361 |
109,439 |
70 |
117,6346 |
115,2662 |
84 |
127,7652 |
120,5979 |
100 |
116,2918 |
114,3343 |
88 |
107,8617 |
107,1482 |
45 |
5651,995 |
5611,458 |
3186 |
113,0399 |
112,2292 |
63,72 |
Yср |
X1ср. |
X2ср. |
|
|
|