Построение модели множественной регрессии

Тема: Построение модели множественной регрессии

Раздел: Бесплатные рефераты по эконометрике

Тип: Курсовая работа | Размер: 106.02K | Скачано: 317 | Добавлен 24.10.14 в 17:00 | Рейтинг: +1 | Еще Курсовые работы

Вуз: Сибирский федеральный университет

Год и город: Красноярск 2013

Оглавление

ВВЕДЕНИЕ    4

1 Теоретические сведения    6

2 Практическая часть    13

2.1 Постановка задачи    13

С 2000 по 2010 года изучается зависимость смертности населения, тыс.чел/год от профилактических осмотров детей и взрослых, тыс.чел./год. Данные, представлены в таблицах 1 и 2.

Требуется:

1.    Построить уравнение множественной регрессии, пояснить смысл параметров;

2.    Определить частные коэффициенты эластичности и стандартизированные коэффициенты регрессии;

3.    Найти частную и множественную корреляцию;

4.    Рассчитать общий и частные F – критерии Фишера;

5.    Проверить на автокорреляцию и гетероскедантичность.

2.2 Решение задач    14

ЗАКЛЮЧЕНИЕ    22

 

ВВЕДЕНИЕ

Общее назначение множественной регрессии (этот термин был впервые использован в работе Пирсона - Pearson, 1908) состоит в анализе связи между несколькими независимыми переменными (называемыми также регрессорами или предикторами) и зависимой переменной. Например, агент по продаже недвижимости мог бы вносить в каждый элемент реестра размер дома (в квадратных футах), число спален, средний доход населения в этом районе в соответствии с данными переписи и субъективную оценку привлекательности дома.

Как только эта информация собрана для различных домов, было бы интересно посмотреть, связаны ли и каким образом эти характеристики дома с ценой, по которой он был продан. Могло бы оказаться, что число спальных комнат является лучшим предсказывающим фактором (предиктором) для цены продажи дома в некотором специфическом районе, чем "привлекательность" дома (субъективная оценка). Могли бы также обнаружиться и "выбросы", т.е. дома, которые могли бы быть проданы дороже, учитывая их расположение и характеристики.

Специалисты по кадрам обычно используют процедуры множественной регрессии для определения вознаграждения адекватного выполненной работе. Можно определить некоторое количество факторов или параметров, таких, как "размер ответственности" или "число подчиненных", которые, как ожидается, оказывают влияние на стоимость работы. Кадровый аналитик затем проводит исследование размеров окладов среди сравнимых компаний на рынке, записывая размер жалования и соответствующие характеристики (т.е. значения параметров) по различным позициям.

Как только эта так называемая линия регрессии определена, аналитик оказывается в состоянии построить график ожидаемой (предсказанной) оплаты труда и реальных обязательств компании по выплате жалования. Таким образом, аналитик может определить, какие позиции недооценены (лежат ниже линии регрессии), какие оплачиваются слишком высоко (лежат выше линии регрессии), а какие оплачены адекватно.

Заметим, что термин "множественная" указывает на наличие нескольких предикторов или регрессоров, которые используются в модели.

Включение в уравнение множественной регрессии того или иного набора факторов связано прежде всего с представлением исследователя о природе взаимосвязи моделируемого показателя с другими экономическими явлениями.

Цель работы: построить модель множественной регрессии.

Задачи:

• Рассчитать линейные коэффициенты парной корреляции;
• Рассчитать среднеквадратическое отклонение;
• Построить уравнение множественной регрессии, пояснить смысл параметров;
• Определить частные коэффициенты эластичности и стандартизированные коэффициенты регрессии;
• Найти частную и множественную корреляцию;
• Рассчитать общий и частные F – критерии Фишера.
• Проверить на автокорреляцию
• Проверить на гетероскедастичность

Перейдем к решению задач.

 

Практическая часть

2.1 Постановка задачи

С 2000 по 2010 года изучается зависимость смертности населения, тыс.чел/год от профилактических осмотров детей и взрослых, тыс.чел./год. Данные, представлены в таблицах 1 и 2.

Таблица 1. Исходные данные задачи

Год	Смертность населения в РФ, тыс. чел/год	Профилактические осмотры взрослых, тыс. чел/год	Профилактические осмотры детей, тыс. чел/год
2000	8,7	68,8	80,5
2001	11,0	71,7	82,0
2002	11,2	75,6	90,5
2003	15,0	72,6	84,9
2004	15,3	72,6	83,5
2005	16,1	70,0	85,6
2006	15,2	69,5	85,1
2007	14,6	66,3	85,0
2008	14,6	69,1	84,7
2009	14,2	74,9	83,8
2010	14,2	76,4	83,4

Таблица 2. Полученные значения из исходных данных

Признак	Среднее значение	Среднее квадратическое отклонение	Линейный коэффициент парной корреляции
Смертность населения РФ, тыс. чел/год, у	13,6	2,19	rx1х2= 0,26
Профилактические осмотры детей (0-17), тыс. чел/год, х1	71,6	3,03	ryx1 = -0,04
Профилактические осмотры взрослых (18+), тыс. чел/год, х1	84,5	2,39	ryx2 = 0,12

Требуется:

1. Построить уравнение множественной регрессии, пояснить смысл параметров;
2. Определить частные коэффициенты эластичности и стандартизированные коэффициенты регрессии;
3. Найти частную и множественную корреляцию;
4. Рассчитать общий и частные F – критерии Фишера;
5. Проверить на автокорреляцию и гетероскедантичность.

---

Понравилось? Нажмите на кнопочку ниже. Вам не сложно, а нам приятно).

---

Чтобы скачать бесплатно Курсовые работы на максимальной скорости, зарегистрируйтесь или авторизуйтесь на сайте.

Важно! Все представленные Курсовые работы для бесплатного скачивания предназначены для составления плана или основы собственных научных трудов.

---

Друзья! У вас есть уникальная возможность помочь таким же студентам как и вы! Если наш сайт помог вам найти нужную работу, то вы, безусловно, понимаете как добавленная вами работа может облегчить труд другим.

Добавить работу

---

Если Курсовая работа, по Вашему мнению, плохого качества, или эту работу Вы уже встречали, сообщите об этом нам.

---

Добавление отзыва к работе

Добавить отзыв могут только зарегистрированные пользователи.

---

Похожие работы

• Лабораторная работа №1, 2, 3 по эконометрике