Множественная корреляция и регрессия. Эконометрический анализ при нарушении классических предположений
Автор: kreker56 • Ноябрь 16, 2021 • Контрольная работа • 1,276 Слов (6 Страниц) • 246 Просмотры
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ
УО "БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ"
Кафедра математических методов в экономике
УПРАВЛЯЕМАЯ САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА СТУДЕНТА №1
по дисциплине: Эконометрика и экономико-математические методы и модели
на тему: Множественная корреляция и регрессия. Эконометрический анализ при нарушении классических предположений.
Студент
ФКТИ, 3 курс, ДГС-1 Д.В. Коваль
Проверил
канд. физ-мат. наук Е.А. Шинкевич
МИНСК 2021
УСРС-1. Индивидуальные задания
Зависимость уровня рентабельности [pic 1] от производительности труда [pic 2], тыс. руб. и продолжительности оборота оборотных средств предприятия [pic 3], дни и материалоотдачи [pic 4], тыс. ден. ед. приведена в табл.
В9 | y | x1 | x2 | x3 |
1 | 28 | 31 | 42 | 67 |
2 | 28 | 29 | 41 | 64 |
3 | 30 | 24 | 43 | 72 |
4 | 31 | 13 | 43,5 | 80 |
5 | 30 | 10 | 43 | 80 |
6 | 30 | 10 | 42,5 | 85 |
7 | 31 | 7 | 43 | 87 |
8 | 31 | 4 | 41 | 86 |
9 | 31 | 2 | 45 | 90 |
10 | 30 | 12 | 43 | 92 |
11 | 32 | 10 | 44 | 86 |
- Построить корреляционные поля, отражающие зависимость рентабельности от 1) производительности труда; 2) продолжительности оборота оборотных средств предприятия; 3) материалоотдачи. Сделать выводы.
Построим 3 корреляционных поля с помощью Вставка → Диаграммы → Точечная:
[pic 5]
[pic 6]
[pic 7]
Выводы:
1) Зависимость рентабельности от производительности труда слабая и обратная;
2) Зависимость рентабельности от продолжительности оборота оборотных средств достаточно слабая и прямая.
3) Зависимость рентабельности от материалоотдачи достаточно тесная и прямая.
- Предположив, что между результативным и факторными признаками имеет место линейная связь, построить уравнение множественной линейной регрессии и исследовать его. Сделать выводы.
Для получения уравнения регрессии используем "Данные"→"Анализ данных"→"Регрессия". Указываем исходные эндогенные и экзогенные переменные, а также заданный уровень значимости. Получаем следующий результат.
ВЫВОД ИТОГОВ |
|
Регрессионная статистика | |
Множественный R | 0,863669389 |
R-квадрат | 0,745924814 |
Нормированный R-квадрат | 0,637035449 |
Стандартная ошибка | 0,753355541 |
Наблюдения | 11 |
Дисперсионный анализ |
|
|
|
|
| |
| df | SS | MS | F | Значимость F | |
Регрессия | 3 | 11,66355164 | 3,887850546 | 6,850299947 | 0,017235132 | |
Остаток | 7 | 3,972811999 | 0,567544571 |
|
| |
Итого | 10 | 15,63636364 |
|
|
|
| Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика |
Y-пересечение | 19,40210515 | 10,3715374 | 1,870706763 |
Переменная X 1 | -0,092424807 | 0,060170578 | -1,536046518 |
Переменная X 2 | 0,287298511 | 0,235477403 | 1,220068287 |
Переменная X 3 | -0,003028329 | 0,065711033 | -0,046085554 |
Уравнение регрессии:
...