Контрольная работа по "Эконометрике"
Автор: mirzo21 • Апрель 12, 2020 • Контрольная работа • 511 Слов (3 Страниц) • 360 Просмотры
| Y | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 |
1 | 9,7 | 1,59 | 0,26 | 2,05 | 0,32 | 0,14 |
2 | 8,4 | 0,34 | 0,28 | 0,46 | 0,59 | 0,66 |
3 | 9 | 2,53 | 0,31 | 2,46 | 0,3 | 0,31 |
4 | 9,9 | 4,63 | 0,4 | 6,44 | 0,43 | 0,59 |
5 | 9,6 | 2,16 | 0,26 | 2,16 | 0,39 | 0,16 |
6 | 8,6 | 2,16 | 0,3 | 2,69 | 0,37 | 0,17 |
7 | 12,5 | 0,68 | 0,29 | 0,73 | 0,42 | 0,23 |
8 | 7,6 | 0,35 | 0,26 | 0,42 | 0,21 | 0,8 |
9 | 6,9 | 0,52 | 0,24 | 0,49 | 0,2 | 0,8 |
10 | 13,5 | 3,42 | 0,31 | 3,02 | 1,37 | 0,73 |
11 | 9,7 | 1,78 | 0,3 | 3,19 | 0,73 | 0,17 |
12 | 10,7 | 2,4 | 0,32 | 3,3 | 0,25 | 0,14 |
13 | 12,1 | 9,36 | 0,4 | 11,51 | 0,39 | 0,38 |
15 | 7 | 0,59 | 0,29 | 0,6 | 0,13 | 0,35 |
16 | 7,2 | 0,28 | 0,26 | 0,3 | 0,09 | 0,15 |
17 | 8,2 | 1,64 | 0,29 | 1,44 | 0,2 | 0,08 |
18 | 8,4 | 0,09 | 0,22 | 0,05 | 0,43 | 0,2 |
19 | 13,1 | 0,08 | 0,25 | 0,03 | 0,73 | 0,2 |
20 | 8,7 | 1,36 | 0,26 | 0,17 | 0,99 | 0,42 |
Построить регрессионную модель урожайности по данным сельскохозяйственных регионов на основе следующих показателей:
Y- урожайность зерновых культур (ц/га); |
X1 – число колесных тракторов на 100 га; |
X2 – число зерноуборочных комбайнов на 100 га; |
X3 – число орудий поверхностной обработки почвы на 100 га; |
X4 – количество удобрений, расходуемых на гектар (т/га); |
X5 – количество химических средств защиты растений, расходуемых на гектар (ц/га) |
Решение:
Проведём корреляционный анализ с применением «Пакета анализа» MS Excel, через инструмент «корреляция», в результате которого получим матрицу парных коэффициентов корреляции для исходных данных, где цветом выделим коэффициенты корреляции свыше 0,75 для определения мультиколлинеарности
| Y | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 |
Y | 1 | |||||
X1 | 0,430794 | 1 | ||||
X2 | 0,375528 | 0,85447 | 1 | |||
X3 | 0,403119 | 0,978201 | 0,883172 | 1 | ||
X4 | 0,592297 | 0,119254 | 0,040281 | 0,029208 | 1 | |
X5 | 0,389671 | 0,320245 | 0,456933 | 0,260973 | 0,623313 | 1 |
Анализируя вышеуказанную матрицу, замечаем, что наиболее тесная корреляционная связь между переменными X1 и X2 r≈0,85 ,X1 и X3 r≈0,97 и X2 и X3 r≈0,88.
Так как среди парных коэффициентов корреляции имеются те, что выше 0,75 по модулю, то наблюдается мультиколлинеарность факторов.
В соответствии со шкалой Чеддока, по данным таблицы видно, что между результирующим фактором Y и переменными X1, X2, X3 и X5 наблюдается умеренная связь, а между Y и Х4 – заметная связь, так как r=0,545 и находится на интервале от 0,5-0,7.
...