Эконометрика. ЖданЧАСТЬ 1.1. Тема Парный регрессионный анализ

• Название: Тема Парный регрессионный анализ
• Анкор: Эконометрика
• Дата: 09.11.2022
• Размер: 1.62 Mb.
• Имя файла: ЖданЧАСТЬ 1.1.doc
• Тип: Анализ; #778468
• страница: 4 из 10

6. Найти с надежностью 0,95 интервальные оценки коэффициента регрессии и дисперсии .

.



, т.е. с надежностью 0,95 при изменении фактической стоимости компании на 1 усл. ден. ед. значение оценки компании Y будет изменятся на величину, заключенную в интервале от 0,537 до 1,495 (усл. ден. ед.).

. По таблице приложения , .

,

. Следовательно, . Таким образом, с надежностью 0,95 дисперсия ошибок заключена в пределах от 57,647 до 142,94, а их стандартное отклонение от 7, 593 до 11,956 (усл. ден. ед.).

7. Оценить на уровне = 0,05 значимость уравнения регрессии Y по X.

В задаче 1 было получено уравнение регрессии .

Используя данные таблицы 1.2 найдем и .

Так как , то

= (см. вычисления в таблице 1.4), тогда .

Следовательно, _факт ,

_табл по таблице IV приложений .

Так как _{факт табл}, значит, уравнение регрессии значимо.

8. Найти коэффициент детерминации и пояснить его смысл.

= . Так как близко к единице, следовательно, уравнение регрессии качественно.
Варианты исходных данных ИЗ 1

Таблица 1.5

Вариант 1			Вариант 2			Вариант 3
1	31	19	1	30	18	1	29	17
2	29	23	2	28	22	2	27	21
3	35	29	3	34	28	3	33	27
4	39	30	4	37	29	4	36	28
5	40	32	5	39	31	5	38	30
6	46	33	6	45	32	6	44	31
7	55	36	7	54	35	7	53	34
8	53	37	8	52	36	8	51	35
9	59	39	9	58	38	9	57	37
10	54	40	10	53	39	10	52	38
Вариант 4			Вариант 5			Вариант 6
1	28	16	1	27	15	1	26	14
2	26	20	2	25	19	2	24	18
3	32	26	3	31	25	3	30	24
4	35	27	4	34	26	4	33	25
5	37	29	5	36	28	5	35	27
6	43	30	6	42	29	6	41	28
7	52	33	7	51	32	7	50	31
8	50	34	8	49	33	8	48	32
9	56	36	9	55	35	9	54	34
10	51	37	10	50	36	10	49	35
Вариант 7			Вариант 8			Вариант 9
1	25	13	1	24	12	1	23	11
2	23	17	2	22	16	2	21	15
3	29	23	3	28	22	3	27	21
4	32	24	4	31	23	4	30	22
5	34	26	5	33	25	5	32	24
6	40	27	6	39	26	6	38	25
7	49	30	7	48	29	7	47	28
8	47	31	8	46	30	8	45	29
9	53	33	9	52	32	9	51	31
10	48	34	10	47	33	10	46	32
Вариант 10			Вариант 11			Вариант 12
1	22	10	1	21	9	1	20	8
2	20	14	2	19	13	2	18	12
3	26	20	3	25	19	3	24	18
4	29	21	4	28	20	4	27	19
5	31	23	5	30	22	5	29	21
6	37	24	6	36	23	6	35	22
7	46	27	7	45	26	7	44	25
8	44	28	8	43	27	8	42	26
9	50	30	9	49	29	9	48	28
10	45	31	10	44	30	10	43	29
Вариант 13			Вариант 14			Вариант 15
1	19	7	1	18	6	1	17	5
2	17	11	2	16	10	2	15	9
3	23	17	3	22	16	3	21	15
4	26	18	4	25	17	4	24	16
5	28	20	5	27	19	5	26	18
6	34	21	6	33	20	6	32	19
7	43	24	7	42	23	7	41	22
8	41	25	8	40	24	8	39	23
9	47	27	9	46	26	9	45	25
10	42	28	10	41	27	10	40	26
Вариант 16			Вариант 17			Вариант 18
1	16	4	1	15	4	1	14	4
2	14	8	2	13	7	2	12	6
3	20	14	3	19	13	3	18	12
4	23	15	4	22	14	4	21	13
5	25	17	5	24	16	5	23	15
6	31	18	6	30	17	6	29	16
7	40	21	7	39	20	7	38	19
8	38	22	8	37	21	8	36	20
9	44	24	9	43	23	9	42	22
10	39	25	10	38	24	10	37	23
Вариант 19			Вариант 20
1	13	4	1	12	4
2	11	5	2	10	5
3	17	11	3	16	10
4	20	12	4	19	11
5	22	14	5	21	13
6	28	15	6	27	14
7	37	18	7	36	17
8	35	19	8	34	18
9	41	21	9	40	20
10	36	22	10	35	21

4. 
   Образцы тестов к теме 1
   

1. Число наблюдений для расчета параметров парной линейной регрессии должно насчитывать…

1. 
   не менее 5 наблюдений;
   
2. 
   не менее 7 наблюдений;
   
3. 
   не менее 9 наблюдений;
   
4. 
   не менее 10 наблюдений.
   

2. Суть метода наименьших квадратов состоит в…

1. 
   минимизации суммы остаточных величин;
   
2. 
   минимизации дисперсии результативного признака;
   
3. 
   минимизации суммы квадратов остаточных величин;
   
4. 
   минимизации суммы модулей остаточных величин.
   

3. Коэффициент регрессии линейного парного уравнения…

1. 
   показывает среднее изменение результата с изменением фактора на одну единицу;
   
2. 
   оценивает статистическую значимость уравнения регрессии;
   
3. 
   показывает, на сколько процентов изменится в среднем результат, если фактор изменится на 1%;
   
4. 
   показывает на сколько процентов изменится в среднем результат, если фактор изменится на 1%.
   

4. На основании наблюдений за 50 семьями построено уравнение регрессии у = 68 + 230 х, где y – потребление, x– доход. Соответствуют ли знаки и значения коэффициентов регрессии теоретическим представлениям?

1. 
   да;
   
2. 
   нет;
   
3. 
   ничего определенного сказать нельзя;
   
4. 
   не соответствуют только значения.
   

5. Коэффициент детерминации …

1. 
   оценивает точность модели;
   
2. 
   характеризуют остаточную дисперсию;
   
3. 
   характеризует долю дисперсии результативного признака y, объясняемую регрессией, в общей дисперсии результативного признака;
   
4. 
   характеризует долю дисперсии y, вызванную влиянием не учтенных в модели факторов.
   

6. Значимость уравнения регрессии целом оценивает…

1. 
   F-критерий Фишера;
   
2. 
   t-критерий Стьюдента;
   
3. 
   коэффициент детерминации;
   
4. 
   средняя ошибка аппроксимации.
   

7. Классический метод к оцениванию параметров регрессии основан на…

1. 
   методе наименьших квадратов;
   
2. 
   методе максимального правдоподобия;
   
3. 
   на дисперсионном анализе;
   
4. 
   шаговом регрессионном анализе.
   

8. Остаточная сумма квадратов равна нулю…

1. 
   когда правильно подобрана регрессионная модель;
   
2. 
   когда между признаками существует точная функциональная связь;
   
3. 
   никогда;
   
4. 
   когда между результирующим фактором и признаками существует точная функциональная связь.
   

9. Объясненная (факторная) сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное…

1. 
   n-1;
   
2. 
   1;
   
3. 
   4;
   
4. 
   n-2;
   
5. 
   2.
   

10. Остаточная сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное…

1. 
   n–1;
   
2. 
   1;
   
3. 
   n–2;
   
4. 
   2.