Самостоятельная работа студента 1. Парная регрессия и корреляция
Содержание
Самостоятельная работа студента 1. Парная регрессия и корреляция 3
Самостоятельная работа студента 2. Множественная регрессия и корреляция 6
Самостоятельная работа студента 3 Системы эконометрических уравнений 12
Самостоятельная работа студента 4 Модели временных рядов 15
Варианты индивидуальных заданий. Общая постановка задачи. СРС1 Парная регрессия и корреляция 27
Варианты индивидуальных заданий. Общая постановка задачи. СРС2. Множественная регрессия и корреляция 30
Варианты индивидуальных заданий. Общая постановка задачи. СРС 3 Системы эконометрических уравнений 34
Варианты индивидуальных заданий. Общая постановка задачи. СРС 4 Модели временных рядов 36
Литература 37
Самостоятельная работа студента 1. Парная регрессия и корреляция
По территориям региона приводятся данные за 20___ г.
Таблица 1 Исходные данные
Номер региона | Среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного, тенге, | Среднедневная заработная плата, тенге , |
Требуется:
1) Построить линейное уравнение парной регрессии от .
2) Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и среднюю ошибку аппроксимации.
3) Оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции с помощью -критерия Фишера и -критерия Стьюдента.
4) Выполнить прогноз заработной платы при прогнозном значении среднедушевого прожиточного минимума , составляющем 107% от среднего уровня.
5) Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал.
6) На одном графике построить исходные данные и теоретическую прямую.
Методические рекомендации
1. Для расчета параметров уравнения линейной регрессии строим расчетную таблицу 2
Таблица 2 Расчетная таблица
-16 | 12,0 | |||||||
-4 | 2,7 | |||||||
-23 | 17,2 | |||||||
2,6 | ||||||||
1,9 | ||||||||
10,8 | ||||||||
0,0 | ||||||||
0,0 | ||||||||
5,3 | ||||||||
3,1 | ||||||||
7,5 | ||||||||
-10 | 5,8 | |||||||
Итого | 68,9 | |||||||
Среднее значение | 85,6 | 155,8 | 13484,0 | 7492,3 | 24531,4 | – | – | 5,7 |
12,84 | 16,05 | – | – | – | – | – | – | |
164,94 | 257,76 | – | – | – | – | – | – |
;
.
Получено уравнение регрессии: .
С увеличением среднедушевого прожиточного минимума на 1 тенге среднедневная заработная плата возрастает в среднем на 0,89 тенге
2. Тесноту линейной связи оценит коэффициент корреляции:
; .
Это означает, что 51% вариации заработной платы ( ) объясняется вариацией фактора – среднедушевого прожиточного минимума.
Качество модели определяет средняя ошибка аппроксимации:
.
Качество построенной модели оценивается как хорошее, так как не превышает 8-10%.
3. Оценку значимости уравнения регрессии в целом проведем с помощью -критерия Фишера. Фактическое значение -критерия:
.
Табличное значение критерия при пятипроцентном уровне значимости и степенях свободы и составляет . Так как , то уравнение регрессии признается статистически значимым.
Оценку статистической значимости параметров регрессии проведем с помощью -статистики Стьюдента и путем расчета доверительного интервала каждого из показателей.
Табличное значение -критерия для числа степеней свободы и составит .
Определим случайные ошибки , , :
;
;
.
Тогда
;
;
.
Фактические значения -статистики превосходят табличное значение:
; ; ,
поэтому параметры , и не случайно отличаются от нуля, а статистически значимы.
Рассчитаем доверительные интервалы для параметров регрессии и . Для этого определим предельную ошибку для каждого показателя:
;
.
Доверительные интервалы
Анализ верхней и нижней границ доверительных интервалов приводит к выводу о том, что с вероятностью параметры и , находясь в указанных границах, не принимают нулевых значений, т.е. не являются статистически незначимыми и существенно отличны от нуля.
4. Полученные оценки уравнения регрессии позволяют использовать его для прогноза. Если прогнозное значение прожиточного минимума составит: тенге, тогда прогнозное значение заработной платы составит: тенге
5. Ошибка прогноза составит:
.
Предельная ошибка прогноза, которая в случаев не будет превышена, составит:
.
Доверительный интервал прогноза:
тенге;
тенге
Выполненный прогноз среднемесячной заработной платы является надежным ( ) и находится в пределах от 131,66 тенге до 190,62 тенге
В заключение решения задачи построим на одном графике исходные данные и теоретическую прямую (рисунке 1):
Рисунок 1 Исходные данные и теоретическая прямая