Контрольная работа: Модель парной регрессии
Контрольная работа: Модель парной регрессии
Содержание
ТЕМА 1.
Выборка и генеральная совокупность
Задача 1
ТЕМА 2. Модель
парной регрессии
Задача 12
ТЕМА 3.
Модель множественной регрессии
Задача 13
ТЕМА 4.
Нестационарные временные ряды
Задача 23
ТЕМА
1. Выборка и генеральная совокупность
Задача
1
1. Найдите среднее число государственных вузов в России, если
данные их статистического учета с 1994 по 2000г таковы
Год |
1994 |
1995 |
1996 |
1997 |
1998 |
1999 |
2000 |
Число
государственных вузов |
548 |
553 |
569 |
573 |
578 |
582 |
584 |
2.
Найдите вариацию числа государственных вузов в России за 1994 2000гг
Решение
Определим
выборочное среднее государственных вузов в России, по зависимости учитывая, что
n=7.
Найдем
вариацию числа государственных вузов в России за 1994-2000г по формуле:
Таким
образом, среднее число государственных вузов в России составляет 570
шт, а вариация 169.
ТЕМА
2. Модель парной регрессии
Задача
12
1.
Предварительно вычисленная ковариация двух рядов составляет -4.32, а вариация
ряда занятых в экономике равна 7,24. Средние выборочные равняются 68,5 и 5,87
соответственно. Оцените параметры линейного уравнения парной регрессии .
Решение
Оценим
параметры линейного уравнения парной регрессии
Зная
выборочные ковариацию и вариацию, вычислим параметр b по формуле (4)
а
параметр a по зависимости
На
основании полученных данных уравнение парной регрессии примет вид
Определим
объясненную сумму квадратов отклонений ESS по формуле (8)
ТЕМА
3. Модель множественной регрессии
Задача
13
1.
В таблице
представлены ряды данных по продовольственным ресурсам (производству и импорту ) и личному
потреблению картофеля y
(млн. тонн) за 9 лет
Год |
1990 |
1991 |
1992 |
1993 |
1994 |
1995 |
1996 |
1997 |
1998 |
|
30.8 |
34.3 |
38.3 |
37.7 |
33.8 |
39.9 |
38.7 |
37 |
31.4 |
|
1.1 |
1.2 |
0.4 |
0.2 |
0.1 |
0.1 |
0.1 |
0.2 |
0.33 |
y |
15.7 |
16.7 |
17.5 |
18.8 |
18 |
18.3 |
18.5 |
19.1 |
18 |
Рассчитать
вариации и попарные ковариации для этих рядов.
2.
По данным таблицы
построить уравнение регрессии, приняв личное потребление картофеля за зависимую
переменную, а производство и импорт - за объясняющие. Рассчитать
коэффициенты при объясняющих переменных.
3.
Для регрессии,
описывающей линейную зависимость потребления картофеля от производства и импорта , определить
свободный коэффициент a.
4.
Рассчитать
значения личного потребления y картофеля,
используя полученное в задаче уравнение регрессии.
5.
Рассчитать общую,
объясненную и необъясненную сумму квадратов отклонений для рассчитанной ранее
регрессии для личного потребления y картофеля.
6.
Используя
полученные в предыдущем пункте TSS и ESS, рассчитать коэффициент детерминации
для регрессии по картофелю.
Решение
Определим
выборочные средние , и по формуле (1) при числе наблюдений: n=9
млн. т
млн. т
млн. т
Рассчитаем
вариации и попарные ковариации для этих рядов. Вариации для рядов объясняющих
переменных и
можно
вычислить по зависимостям (11)
А вариацию
зависимой переменной y по
зависимости (12)
Попарные
ковариации для этих рядов определяются по (13) как
По
данным таблицы построим уравнение регрессии
,
Приняв
личное потребление фруктов за зависимую переменную, а производство и импорт - за
объясняющие, предварительно рассчитав коэффициенты при объясняющих переменных.
Расчет
коэффициентов и производим по зависимостям (15) и
(16)
Для
регрессии, описывающей линейную зависимость потребления фруктов от производства
и импорта
,
определить свободный коэффициент a.
Свободный
коэффициент уравнения
регрессии вычисляется как
млн. т
Рассчитаем
значения личного потребления y
фруктов, используя полученное в задаче уравнение регрессии.
Расчет
значений по зависимости
сведен
в табл.2.
Таблица
2
Год |
1990 |
1991 |
1992 |
1993 |
1994 |
1995 |
1996 |
1997 |
1998 |
|
16.16 |
16,21 |
18,04 |
18,38 |
18,31 |
18,73 |
18,65 |
18,33 |
17,68 |
-
|
-1,68 |
-1,63 |
0,56 |
0,54 |
0,47 |
0,89 |
0,81 |
0,49 |
-0,16 |
(-)2
|
2,82 |
2,66 |
0,3 |
0,3 |
0,2 |
0,8 |
0,7 |
0,24 |
0,03 |
yi
|
15,7 |
16,7 |
17,5 |
18,8 |
18 |
18,3 |
18,5 |
19,1 |
18 |
(yi - )
|
-2,14 |
-1,14 |
-0,34 |
0,96 |
0,16 |
0,46 |
0,67 |
1,26 |
0,16 |
(yi - )2
|
4,58 |
1,3 |
0,12 |
0,92 |
0,03 |
0,21 |
0,45 |
1,59 |
0,03 |
Рассчитаем
общую и объясненную сумму квадратов отклонений для рассчитанной ранее регрессии
для личного потребления y
фруктов.
Определим
объясненную сумму квадратов отклонений ESS по формуле (8)
с
помощью результатов, приведенных в табл.2. Тогда получим
Общая
сумма квадратов отклонений ТSS
находится по зависимости (9)
с
использованием данных табл.2. Суммируя результаты, приведенные в последней
строке этой таблицы, получим
Используя
полученные в предыдущем пункте величины TSS и ESS,
рассчитаем коэффициент детерминации для регрессии по фруктам в
соответствии с (7) как отношение ESS к TSS
Оценим
теперь коэффициент корреляции для фактических y и прогнозных значений . Фактически, коэффициент
детерминации равен квадрату выборочной
корреляции между y и , т.е.
В
соответствии с зависимостью (20) имеем
,
Вывод:
Полученная величина коэффициента корреляции лежит в диапазоне 0,7-0,9, что
указывает на хорошее состояние соответствия уравнения регрессии фактическому
изменению величины у.
ТЕМА
4. Нестационарные временные ряды
Задача
23
По
данным таблицы в задаче 18, где представлены данные по личным потребительским
расходам на газ (млн. долл.) с 1969 по 1983гг. (США), с помощью критерия,
основанного на критерии восходящих и нисходящих серий, проверить гипотезу о
неизменности среднего значения временного ряда.
1.
В таблице
представлены данные по личным потребительским расходам на газ (млн. долл.) с
1969 по 1983гг. (США)
Год |
1969 |
1970 |
1971 |
1972 |
1973 |
1974 |
1975 |
1976 |
расходы |
6200 |
6300 |
6400 |
6600 |
6400 |
6500 |
6600 |
6700 |
Год |
1977 |
1978 |
1979 |
1980 |
1981 |
1982 |
1983 |
расходы |
6500 |
6700 |
6600 |
6600 |
6300 |
6400 |
6000 |
Решение
Определяем
число наблюдений n=15. Для
нахождения медианы производим ранжирование временного ряда, т.е. записываем все
значения ряда по порядку от минимального до максимального:
6000,6200,6300,6300,6400,6400,6400,6500,6500,6600,6600,6600,6600,6700,6700.
Поскольку
число наблюдений n нечетное, то вычисляем
медиану по формуле ( )
Теперь
вместо исходного временного ряда, содержащегося в таблице, создаем ряд из
плюсов и минусов согласно правилу:
«+»
если и
«-» если .
Члены не
учитываются
Ряд,
состоящий из плюсов и минусов, имеет вид
«+»,
«+»,«+», «+»,«+»,«+»,«+»,«+»,«+»,«+»,«+»,«+», «+».
Глядя
на полученный ряд из плюсов и минусов, определяем общее число непрерывных серий
из плюсов и из минусов . В данном случае . Определяем
протяженность самой длинной серии .
Проверяем
выполнение неравенств
Вывод.
Поскольку ни одно из неравенств не выполняется (4<5, а 6>4), то гипотеза
о неизменности среднего значения отвергается с вероятностью ошибки от 0,05 до
0,0975.
Список
литературы
1.
Эконометрика.
Юниты 1,2,3. //Разработка С.Б.Давыдовой. -М.:Современная гуманитарная академия.
-2006.
2.
Магнус Я.Р.,
Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. М.: Дело. 2001.-
400с.
3.
Афанасьев В.Н.,
Юзданцев М.М., Гуляева Т.Н. Эконометрика. Учебник. – М.: Финансы и статистика.,
2006.
4.
Елисеева Н.Н.,
Кудряшова С.В., Костеева Т.В. . Эконометрика. Учебник. М.: Финансы и статистика.,
2005.-576с.
5.
Бородин С.А.
Эконометрика: учебное пособие. – М.: Новое издание, 2001.
6.
Колемаев В.А.
Эконометрика. Учебник. – М.: ИНФРА – М, 2005 -160с.
|