Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Решение задач*
Код |
235441 |
Дата создания |
29 мая 2016 |
Страниц |
6
|
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 22 ноября в 12:00 [мск] Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
Описание
1. По имеющимся данным сформировать априорные предположения о возможной связи между факторами, определив зависимую и независимую переменные.
2. Рассчитать оценки парной линейной регрессионной модели по методу наименьших квадратов (МНК)
3. Дать интерпретацию коэффициентам регрессии.
4. Рассчитать парный линейный коэффициент корреляции и дать интерпретацию.
5. Оценить статистическую значимость коэффициентов регрессии и корреляции, приняв уровень значимости 95%.
6. Рассчитать теоретический коэффициент эластичности и дать ему интерпретацию
Имеются данные по 10 фермерским хозяйствам области:
№п/п 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Урожайность
зерновых, ц/га 15 17 18 20 22 23 24 26 27 29
Внесено удобрений на 1 га посева, кг 2,5 3,5 3,7 4,3 5,1 6,0 6,3 7,0 7,1 7,4
...
Содержание
1. По имеющимся данным сформировать априорные предположения о возможной связи между факторами, определив зависимую и независимую переменные.
2. Рассчитать оценки парной линейной регрессионной модели по методу наименьших квадратов (МНК)
3. Дать интерпретацию коэффициентам регрессии.
4. Рассчитать парный линейный коэффициент корреляции и дать интерпретацию.
5. Оценить статистическую значимость коэффициентов регрессии и корреляции, приняв уровень значимости 95%.
6. Рассчитать теоретический коэффициент эластичности и дать ему интерпретацию
Имеются данные по 10 фермерским хозяйствам области:
№п/п 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Урожайность
зерновых, ц/га 15 17 18 20 22 23 24 26 27 29
Внесено удобрений на 1 га посева, кг 2,5 3,5 3,7 4,3 5,1 6,0 6,3 7,0 7,1 7,4
Введение
1. По имеющимся данным сформировать априорные предположения о возможной связи между факторами, определив зависимую и независимую переменные.
2. Рассчитать оценки парной линейной регрессионной модели по методу наименьших квадратов (МНК)
3. Дать интерпретацию коэффициентам регрессии.
4. Рассчитать парный линейный коэффициент корреляции и дать интерпретацию.
5. Оценить статистическую значимость коэффициентов регрессии и корреляции, приняв уровень значимости 95%.
6. Рассчитать теоретический коэффициент эластичности и дать ему интерпретацию
Имеются данные по 10 фермерским хозяйствам области:
№п/п 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Урожайность
зерновых, ц/га 15 17 18 20 22 23 24 26 27 29
Внесено удобрений на 1 га посева, кг 2,5 3,5 3,7 4,3 5,1 6,0 6,3 7,0 7,1 7,4
Фрагмент работы для ознакомления
Полученные коэффициенты регрессии показывают следующее: при нулевом значении объема внесенных удобрений, урожайность зерновых составит 8,19 ц/га, а при увеличении объема внесенных удобрений на 1 кг урожайность будет повышаться на 2,63 ц/га.3. Для расчета коэффициента корреляции используем формулу:rxy=b∙σxσy=b∙x2-(x)2y2-(y)2Проведем дополнительные расчеты:x2=(52,910)2=27,98; y2=(22110)2=488,41x2=x2n=306,5510=30,655; y2=y2n=507310=507,3rxy=2,629∙30,655-27,98507,3-488,41=2,629∙1,63554,3463=0,98По шкале Чеддока между х и y наблюдается прямая очень тесная связь.4. Проверим значимость рассчитанного коэффициента корреляции.Для этого выдвинем гипотезы:H0: rxy=0 – между признаком и фактором нет линейной связи;H1: rxy≠0 – между признаком и фактором наблюдается линейная связьДля проверки уровня значимости рассчитаем значение t-критерия Стьюдента:tнабл=rxy∙n-21-r2xy=0,98∙10-21-0,982=13,93Сравним полученное значение с табличным (для уровня значимости 0,95): tтабл=2,2Как видно, полученное значение превышает критическое (табличное). Таким образом, нулевая гипотеза отвергается, коэффициент корреляции является статистически значимым.
Список литературы
Список литературы:
1. Валентинов В. А. Эконометрика. Учебник – М.: Дашков и Ко, 2012. – 446 c.
2. Варюхин, A.M. Эконометрика [Текст]: конспект лекций/ А.М.Варюхин, О.Ю. Панкина, A.B. Яковлева - М: Юрайт-Издат, 2007. - 191 с.
3. Уткин В. Б., Балдин К. В., Башлыков В. Н., Брызгалов Н. А., Мартынов В. В. Эконометрика. Учебник – М.: Дашков и Ко, 2012. – 562 c.
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.00421