Задачи По Эконометрике Примеры Решения

Контрольная работа. Декупаж Шкатулки на этой странице. Читать текст оnline - МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ.

ВЛАДИВОСТОКСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ. ЭКОНОМИКИ И СЕРВИСА. ИНСТИТУТ ЗАОЧНОГО И ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ. КАФЕДРА МАТЕМАТИКИ И МОДЕЛИРОВАНИЯ. Контрольная работа. Д/ПЭ- 1. 0- 0. 9 А.

А. Юркова. Владивосток 2. Задача . Для характеристики зависимости у от х рассчитать параметры следующих функций.

Оценить каждую модель через среднюю ошибку аппроксимации и F- критерий Фишера. Для расчета параметров a и b линейной регрессии y=a+b*x. Решаем систему нормальных уравнений относительно a и b. По исходным данным рассчитываем.

Ai. 16. 9,8. 44,1. Среднее значение. Уравнение регрессии: =7. С увеличением среднедневной заработной платы на 1 руб. Рассчитаем линейный коэффициент парной корреляции. Связь умеренно обратная.

Подставляя в уравнение регрессии фактические значения x, определим теоретические(расчетные) значения . Найдем величину средней ошибки аппроксимации . В среднем расчетные значения отклоняются от фактических на 7,9. Рассчитаем F- критерий. Полученное значение указывает на необходимость принять гипотезу H0 о случайной природе зависимости и статистической незначимости параметров уравнения и показателя тесноты связи. Построению степенной модели y= xb предшествует процедура линеаризации переменных. Построению уравнения показательной кривой y=bx предшествует процедура линеаризации переменных при логарифмировании обеих частей уравнения.

Услуги, которые мы подразумеваем под понятием « эконометрика решение задач » включает в себя выполнение любых видов работ: контрольных.

Читать контрольную работу online по теме ' Эконометрика : примеры решения задач '. Раздел: Менеджмент, 42, Загружено: 17.01.2012 0:00:00. В данном разделе выложены бесплатные задачи по эконометрике c решениями на различные темы. Решения задач можно просмотреть бесплатно, для этого размещены скриншоты решения (картинки). Практикум по эконометрики предназначен для студентов различных форм обучения и содержит в себе подробные примеры решения типовых задач и. Дополнительную информацию по предмету можно получить на сайте www.econometrics.jimdo.com «Эконометрика для бизнеса». Услуги, которые мы подразумеваем под понятием «эконометрика решение задач» включает в себя выполнение любых видов работ: контрольных, . Задачи по эконометрике примеры решения. Контрольные работы, PГР, решения задач. Финансово-экономические дисциплины . Тема работы: Решение задач по эконометрике по предмету Экономико-математическое моделирование. Расчеты должны быть подробны, как показано в примере 1, и сопровождены пояснениями. Составим таблицу расчетов 2.

C+B x, где Y=log y, C=log , B=log b. Уравнение равносторонней гиперболы y=+b линеаризуется при замене: z=. По уравнению равносторонней гиперболы получена наибольшая оценка тесноты связи: = 0,0. Этот результат можно объяснить сравнительно невысокой теснотой выявленной зависимости и небольшим числом наблюдений. По территориям региона приводятся данные за 1. Х г. Построить линейное уравнение парной регрессии у от х. Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и среднюю ошибку аппроксимации.

Оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции. Выполнить прогноз заработной платы у при прогнозном значении среднедушевого прожиточного минимума х, составляющем 1. Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал. Для расчета параметров уравнения линейной регрессии строим расчетную таблицу (таблицу 1. Тесноту линейной связи оценит коэффициент корреляции. Это означает, что 0,0. Качество модели определяет средняя ошибка аппроксимации.

Качество построенной модели оценивается как хорошее, так как не превышает 8- 1. Оценку статистической значимости параметров регрессии проведем с помощью t- статистики Стьюдента и путем расчета доверительного интервала каждого из показателей. 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 параметр a, находясь в указанных границах, не принимает нулевых значений, то есть не является статистически незначимым и существенно отличен от нуля. Если прогнозное значение прожиточного минимума составит: тысяч рублей, тогда прогнозное значение прожиточного минимума составит: тысяч рублей.

Ошибка прогноза составит. Построить уравнение множественной регрессии в стандартизованной и естественной форме; рассчитать частные коэффициенты эластичности, сравнить их с и , пояснить различия между ними. Рассчитать линейные коэффициенты частной корреляции и коэффициент множественной корреляции, сравнить их с линейными коэффициентами парной корреляции, пояснить различия между ними.

Примеры данных задач по эконометрике Вы можете посмотреть Решение задач по эконометрике также включает анализ множественной регрессии.

Рассчитать общий и частные F- критерии Фишера. Линейное уравнение множественной регрессии y от x. Очевидно, что сила влияния средней заработной платы x. К аналогичным выводам о силе связи приходим при сравнении модулей значений и .

Различия в силе влияния фактора на результат, полученные при сравнении и , объясняется тем, что коэффициент эластичности исходит из соотношения средних. Линейные коэффициенты частной корреляции здесь рассчитываются по рекуррентной формуле. Если сравнить значения коэффициентов парной и частной корреляции, то приходим к выводу, что из- за слабой межфакторной связи () коэффициенты парной и частной корреляции отличаются незначительно: выводы о тесноте и направлении связи на основе коэффициентов парной и частной корреляции совпадают. Прочие факторы, не включенные в модель, составляют соответственно 2.

Общий - критерий проверяет гипотезу о статистической значимости уравнения регрессии и показателя тесноты связи(). С вероятностью 1- =0,9. Частные - критерии - и оценивают статистическую значимость присутствия факторов и в уравнении множественной регрессии, оценивают целесообразность включения в уравнение одного фактора после другого фактора, то есть оценивает целесообразность включения в уравнение фактора после того, как в него был включен фактор . Соответственно указывает на целесообразность включения в модель фактора после фактора . Гипотезу о несущественного прироста за счет включения фактора после фактора .

Следовательно, подтверждается нулевая гипотеза о нецелесообразности включения в модель фактора (средний возраст безработного). Это означает, что парная регрессионная модель зависимости среднего дохода от средней заработной платы является достаточно статистически значимой, надежной и что нет необходимости улучшать ее, включая дополнительный фактор (средний возраст безработного).