Парная линейная регрессия

Лабораторная работа №3

Выполнила: Анисимова Кристина

Группа: ЭМн-201

Исследовать влияние факторов на зависимую переменную путем построения уравнения парной линейной регрессии. Исходные данные по вариантам находятся в файле lab 3.xls. 42 1. Проведите анализ данных и подготовьте выборку к эконометрическому моделированию. 2. Выберите один из объясняющих факторов и выполните следующие действия для построения одного уравнения регрессии: 1) по исходным данным найдите оценки коэффициентов регрессии β 0 и β1 , используя МНК; 2) оцените качество построенной модели (выясните, значимы ли параметры регрессии, значимо ли уравнение в целом, оцените качество подгонки к выборочным данным по коэффициенту детерминации и коэффициенту аппроксимации); 3) постройте доверительные интервалы для коэффициента β1 на уровне значимости 5%; 4) рассчитайте коэффициент корреляции между зависимой и независимой переменной, дайте его интерпретацию; 5) запишите полученное уравнение регрессии; 6) дайте экономическую интерпретацию коэффициентов. 3. Постройте линейное уравнение регрессии для второй влияющей величины. Оцените качество уравнения. 4. Сравните полученные модели и выберите лучшую модель по степени объяснения значений зависимой переменной (качеству подгонки уравнения к выборочным данным). 5. Сохраните рабочий файл в вашем разделе под именем Фамилия студента_3.gdt. 6. Для лучшей регрессии рассчитайте параметры регрессии в Excel, используя построение линии тренда и используя статистическую функцию «Регрессия», сравните полученные результаты. Сохраните файл Excel. 7. Оформите отчет о проделанной работе.

1. Провела анализ данных и подготовила выборку к эконометрическому моделированию.

[pic 1]

[pic 2]

1. По исходным данным составила модель способом МНК

[pic 3]

Модель зависимости зарплаты от образования

• Const – значимая

Ст. ошибка: 1157,46*3 < 7762,44

t-статистика 5,11 > 1,96

p-значение 0,0000003 < 0,05 значимость высокая

• Obr – значимая

Ст. ошибка: 66,77*3 < 7762,44

t-статистика 10,83 > 1,96

p-значение 0,0000007 < 0,05 значимость высокая

• Качество подгонки:

R-квадрат 3,76%

F 117,27 > 3,84

[pic 4]

По MAPE средняя абсолютная процентная ошибка 145,34% превышает 10 (плохое качество подгонки)

1. Доверительные интервалы для коэффициентов

[pic 5]

Коэффициенты:

Const=5914,74