Стоимость: 120 руб.
На странице представлен фрагмент
Реши любую задачу с помощью нейросети.
Составьте систему уравнений в соответствии с выдвинутыми рабочими гипотезами.
2. Определите вид уравнений и системы.
3. На основе приведённых в условии значений матриц коэффициентов парной корреляции, средних и средних квадратических отклонений:
определите бета коэффициенты () и постройте уравнения множественной регрессии в стандартизованном масштабе;
дайте сравнительную оценку силы влияния факторов на результат;
рассчитайте параметры a1, a2 и a0 уравнений множественной регрессии в естественной форме;
с помощью коэффициентов парной корреляции и -коэффициентов рассчитайте для каждого уравнения линейный коэффициент множественной корреляции (R) и детерминации (R2);
оцените с помощью F-критерия Фишера статистическую надёжность выявленных связей.
4. Выводы оформите краткой аналитической запиской.
Часть выполненной работы
Указанным способом рассчитаны параметры рекурсивного уравнения:
b21=βY2Y1σY2σY1=0.66*7.274330.0303=0.16
a23=βY2x3σY2σx3=0.27*7.27430.1160=16.93
a20=y2-b21y1-a23x3=23.77-0.16*115.83-16.93*0.5697=-4.4
По полученным результатам построено уравнение №2 в естественной форме:
Y2=-4.4+0.16Y1+16.93×3
Представим результаты построения уравнений в виде рекурсивной системы:
Y1=56.9+6.82×1+76.7x2Y2=-4.4+0.16Y1+16.93×3
Значения коэффициентов регрессии каждого из уравнений могут быть использованы для анализа силы влияния каждого из факторов на результат. Но для сравнительной оценки силы влияния факторов необходимо использовать либо значения -коэффициентов, либо средних коэффициентов эластичности – , , и .
5. Для каждого из уравнений системы рассчитаем показатели корреляции и детерминации.
Ry1x1x2=βy1xjry1xj=0.56*0.7823+0.52*0.7093=0.81=0.898
Ry2y1x3=βy2y1ry2y1+βy2x3ry2x3=0.66*0.8474+0.27*0.7337=
=0.76=0.87
В первом уравнении факторы и объясняют 81% вариации стоимости валового регионального продукта, а 19% его вариации определяется влиянием прочих факторов.
Во втором уравнении переменные и объясняют 76% изменений заработной платы, а 24% изменений заработной платы зависят от прочих факторов. Обе регрессионные модели выявляют тесную связь результата с переменными факторного комплекса.
6.Оценим существенность выявленных зависимостей. Для этого сформулируем нулевые гипотезы о статистической незначимости построенных моделей и выявленных ими зависимостей:
H01: R(1)=0 и H02:R(2)=0
Для про…
Купить уже готовую работу
Так же вы можете купить уже выполненные похожие работы. Для удобства покупки работы размещены на независимой бирже. Подробнее об условиях покупки тут.
