1043483 Используя фактические значения независимого фактора (x) и результирующей переменной (y), провести эконометрическое исследование зависимости y от x. 1. Построить поле корреляции переменных y и x. 2. Выбрать и обосновать спецификацию уравнения регрессии (использовать уравнение вида y = a0 + a1x + e). 3. Рассчитать коэффициенты a0 и a1 выбранного уравнения. Для этого составить систему нормальных уравнений и найти ее решения методом определителей. 4. Построить уравнение прогноза и провести содержательный анализ его коэффициентов. 5. Рассчитать коэффициент парной линейной корреляции и сделать выводы о тесноте связи между переменными построенного уравнения. 6. Провести оценку значимости коэффициентов регрессии и корреляции с помощью t-критерия Стьюдента (при уровне значимости α = 0,05). 7. Провести оценку качества построенного уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера (при уровне значимости α = 0,05). 8. Вычислить коэффициент детерминации и проанализировать его значение. 9. Оценить построенное уравнение через среднюю ошибку аппроксимации. 10. Используя уравнение прогноза, построенное в п.4, выполнить точечный и интервальный прогноз значений результирующей переменной y по значениям объясняющей переменной x, указанным в условии задачи. 11. Сделать все необходимые выводы по результатам выполнения каждого из пунктов задания.

Артикул: 1043483

Раздел:Экономические дисциплины (9559 шт.) >
Эконометрика (191 шт.)

Название:Используя фактические значения независимого фактора (x) и результирующей переменной (y), провести эконометрическое исследование зависимости y от x.
1. Построить поле корреляции переменных y и x.
2. Выбрать и обосновать спецификацию уравнения регрессии (использовать уравнение вида y = a₀ + a₁x + e).
3. Рассчитать коэффициенты a₀ и a₁ выбранного уравнения. Для этого составить систему нормальных уравнений и найти ее решения методом определителей.
4. Построить уравнение прогноза и провести содержательный анализ его коэффициентов.
5. Рассчитать коэффициент парной линейной корреляции и сделать выводы о тесноте связи между переменными построенного уравнения.
6. Провести оценку значимости коэффициентов регрессии и корреляции с помощью t-критерия Стьюдента (при уровне значимости α = 0,05).
7. Провести оценку качества построенного уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера (при уровне значимости α = 0,05).
8. Вычислить коэффициент детерминации и проанализировать его значение.
9. Оценить построенное уравнение через среднюю ошибку аппроксимации.
10. Используя уравнение прогноза, построенное в п.4, выполнить точечный и интервальный прогноз значений результирующей переменной y по значениям объясняющей переменной x, указанным в условии задачи.
11. Сделать все необходимые выводы по результатам выполнения каждого из пунктов задания.

Описание:
Имеются данные о зависимости материалоемкости продукции (у, кг) от размеров предприятия (выпуск продукции х, у.е.)
Определить материалоемкость продукции при выпуске продукции, равном 400 у.е.

Подробное решение в WORD - 8 страниц

Изображение предварительного просмотра:

Используя фактические значения независимого фактора (x) и результирующей переменной (y), провести эконометрическое исследование зависимости y от x. <br /> 1. Построить поле корреляции переменных y и x. <br /> 2. Выбрать и обосновать спецификацию уравнения регрессии (использовать уравнение вида y = a<sub>0</sub> + a<sub>1</sub>x + e). <br /> 3. Рассчитать коэффициенты a<sub>0</sub> и a<sub>1</sub> выбранного уравнения. Для этого составить систему нормальных уравнений и найти ее решения методом определителей. <br /> 4. Построить уравнение прогноза и провести содержательный анализ его коэффициентов. <br /> 5. Рассчитать коэффициент парной линейной корреляции и сделать выводы о тесноте связи между переменными построенного уравнения. <br /> 6. Провести оценку значимости коэффициентов регрессии и корреляции с помощью t-критерия Стьюдента (при уровне значимости α = 0,05). <br /> 7. Провести оценку качества построенного уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера (при уровне значимости α = 0,05). <br /> 8. Вычислить коэффициент детерминации и проанализировать его значение. <br /> 9. Оценить построенное уравнение через среднюю ошибку аппроксимации. <br /> 10. Используя уравнение прогноза, построенное в п.4, выполнить точечный и интервальный прогноз значений результирующей переменной y по значениям объясняющей переменной x, указанным в условии задачи. <br /> 11. Сделать все необходимые выводы по результатам выполнения каждого из пунктов задания.

Процесс покупки очень прост и состоит всего из пары действий:
1. После нажатия кнопки «Купить» вы перейдете на сайт платежной системы, где можете выбрать наиболее удобный для вас способ оплаты (банковские карты, электронные деньги, с баланса мобильного телефона, через банкоматы, терминалы, в салонах сотовой связи и множество других способов)
2. После успешной оплаты нажмите ссылку «Вернуться в магазин» и вы снова окажетесь на странице описания задачи, где вместо зеленой кнопки «Купить» будет синяя кнопка «Скачать»
3. Если вы оплатили, но по каким-то причинам не смогли скачать заказ (например, случайно закрылось окно), то просто сообщите нам на почту или в чате артикул задачи, способ и время оплаты и мы отправим вам файл.

Похожие задания:

Модель парной линейной регрессии. Имеются данные о размере среднемесячных доходов в разных группах семей Задания: 1. Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции, оценить его статистическую значимость и построить для него доверительный интервал с уровнем значимости a =0,05. Сделать выводы 2. Построить линейное уравнение парной регрессии Y на X и оценить статистическую значимость параметров регрессии. Сделать рисунок. 3. Оценить качество уравнения регрессии при помощи коэффициента детерминации. Сделать выводы. Проверить качество уравнения регрессии при помощи F-критерия Фишера. 4. Выполнить прогноз доли оплаты труда структуре доходов семьи Y при прогнозном значении среднедушевого денежного дохода X, составляющем 111% от среднего уровня. Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал для уровня значимости a =0,05. Сделать выводы.	Известен вид модели авторегрессионного преобразования АР(2) ε(t)=4,5ε(t-1)+2,5ε(t-2)+u(t). Какое из следующих утверждений верно для автокорреляционной функции γ(τ): А) γ(1)= 4,5γ(0)+ 2,5γ(2) Б) γ(0)= 4,5γ(1)+ 2,5γ(2) В) γ(1)= 4,5γ(2)+ 2,5γ(0) Г) γ(1)= -3γ(0) Выберете правильный ответ
Контрольная работа по основам экономики, вариант 12	В результате 10 наблюдений получены следующие данные о спросе на товар Y и его цене X 1 Определить параметры a и b в регрессии y ̂ = a+b/x^2 2 Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации 3 Определить с помощью среднего коэффициента эластичности силу влияния фактора на результат и оцените с помощью средней ошибки аппроксимации качество управления 4 Оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции с помощью t-критерия Стьюдента при а=0,005 5 Оценить статистическую значимость построенной модели линейной регрессии с помощью F- критерия Фишера
Метод экспоненциального сглаживания Спрогнозировать объем перевозок при заданных коэффициентах альфа	Расход основных материалов за квартал составляет 180 тыс. руб. при норме запаса 20 дней, а вспомогательных материалов – 45 тыс. руб. при норме запаса 50 дней. Определите стоимость среднедневного расхода и общий норматив в производственных запасах
Инновационная политика государства (курсовая работа)	Осуществить и рассчитать экономический эффект, получаемый в результате осуществления мероприятий по совершенствованию организационно-технического уровня производства на предприятии, занимающемся пошивом обуви.
Инфляция. Транспортная система. Методы прогнозирования объема перевозок грузов. (контрольная работа)	Какие требования в модели регрессионного анализа предъявляются к распределению ошибок наблюдения ɛi, а именно их математическому ожиданию и дисперсии?