Эконометрика. Вариант №4
-
Категории:
СибГУТИ, Эконометрика, Работа Контрольная
-
Добавлен:
12.06.2015
-
Размер:
398 KB
-
Покупок:
4
-
Добавил:
rtt20
Написать сообщение
Скачать
Состав работы
6164D68A-1FCB-40F2-945A-C593B66833A7.doc
|
Работа представляет собой файл, который можно открыть в программе:
- Microsoft Word
Описание
Задание 1
Рассматривается модель линейной регрессии; Y — зависимая переменная; X j — факторы регрессии; i — номер наблюдения; действуют стандартные предположения линейной регрессии.
Оценка параметров регрессии МНК, базовая «инференция» о модели (t-критерий, F-критерий), базовый анализ остатков модели. Проделайте необходимые расчеты в среде MATRIXER , приведите их результаты и прокомментируйте согласно пунктам 1.1. — 1.5. задания.
1.1. Оцените параметры линейной регрессии МНК;
1.2. Оцените значимость каждого фактора в отдельности по t-критерию;
1.3. Оцените совместную значимость всех факторов по F-критерию;
1.4. Проверка гетероскедастичности остатков (используйте результаты оценивания, приведенные в базовых статистиках уравнения в среде MATRIXER);
1.5. Проверка нормальности остатков (используйте результаты оценивания, приведенные в базовых статистиках уравнения в среде MATRIXER).
Задание 2
Проверка ряда гипотез о модели с помощью классических критериев, основанных на оценках регрессии МНК с ограничениями. Следуйте комментариям к пунктам 2.1. — 2.4., развернуто ответьте на все заданные вопросы.
Y X1 X2 X3
1 224,4488364 11,99977257 1,999259831 32,99909847
2 277,2831841 26,99997061 -4,998996873 7,998596395
3 275,2593978 13,99913739 -6,001154229 25,99854422
4 288,344021 26,00018655 -5,000706614 32,00607327
5 196,8232875 14,00040778 12,99872124 14,00220844
6 226,5160465 16,99974393 8,999964986 23,99975848
7 234,9249455 21,99872972 14,00291602 4,998175019
8 269,5601982 23,99980514 1,002689275 6,98498768
9 262,0426535 24,00052947 -1,998720081 29,00386901
10 266,1537477 24,99989486 1,999511742 1,004049779
11 253,8951469 19,00051909 -3,000065664 27,99850542
12 273,0876835 22,99987181 -2,000591574 22,99083255
13 256,6852439 18,00040188 -3,998982126 25,98979296
14 239,8848152 21,00005931 9,000653926 7,988066357
15 259,7734367 17,00043104 -3,999437192 31,98730317
Рассматривается модель линейной регрессии; Y — зависимая переменная; X j — факторы регрессии; i — номер наблюдения; действуют стандартные предположения линейной регрессии.
Оценка параметров регрессии МНК, базовая «инференция» о модели (t-критерий, F-критерий), базовый анализ остатков модели. Проделайте необходимые расчеты в среде MATRIXER , приведите их результаты и прокомментируйте согласно пунктам 1.1. — 1.5. задания.
1.1. Оцените параметры линейной регрессии МНК;
1.2. Оцените значимость каждого фактора в отдельности по t-критерию;
1.3. Оцените совместную значимость всех факторов по F-критерию;
1.4. Проверка гетероскедастичности остатков (используйте результаты оценивания, приведенные в базовых статистиках уравнения в среде MATRIXER);
1.5. Проверка нормальности остатков (используйте результаты оценивания, приведенные в базовых статистиках уравнения в среде MATRIXER).
Задание 2
Проверка ряда гипотез о модели с помощью классических критериев, основанных на оценках регрессии МНК с ограничениями. Следуйте комментариям к пунктам 2.1. — 2.4., развернуто ответьте на все заданные вопросы.
Y X1 X2 X3
1 224,4488364 11,99977257 1,999259831 32,99909847
2 277,2831841 26,99997061 -4,998996873 7,998596395
3 275,2593978 13,99913739 -6,001154229 25,99854422
4 288,344021 26,00018655 -5,000706614 32,00607327
5 196,8232875 14,00040778 12,99872124 14,00220844
6 226,5160465 16,99974393 8,999964986 23,99975848
7 234,9249455 21,99872972 14,00291602 4,998175019
8 269,5601982 23,99980514 1,002689275 6,98498768
9 262,0426535 24,00052947 -1,998720081 29,00386901
10 266,1537477 24,99989486 1,999511742 1,004049779
11 253,8951469 19,00051909 -3,000065664 27,99850542
12 273,0876835 22,99987181 -2,000591574 22,99083255
13 256,6852439 18,00040188 -3,998982126 25,98979296
14 239,8848152 21,00005931 9,000653926 7,988066357
15 259,7734367 17,00043104 -3,999437192 31,98730317
Похожие материалы
Эконометрика. Контрольная работа. Вариант №4
@ulana55_
: 13 января 2016
Описание данных и задание
Рассматривается модель линейной регрессии ;Y — зависимая переменная; X j — факторы регрессии; i — номер наблюдения; действуют стандартные предположения линейной регрессии;
Задание 1. Оценка параметров регрессии МНК, базовая «инференция» о модели (t-критерий, F-критерий), базовый анализ остатков модели. Проделайте необходимые расчеты в среде MATRIXER , приведите их результаты и прокомментируйте согласно пунктам 1.1. — 1.5. задания.
1.1. Оцените параметры линейной регр
@ulana55_
: 13 января 2016
400 руб.
Экзаменационная работа по дисциплине: Эконометрика. Вариант №4
Roma967
: 12 июля 2019
«Линейная регрессия»
Вариант №4
Изучается зависимость цены на некоторый товар длительного пользования в магазинах маленького города. Имеются данные 120 магазинов о цене на некоторый товар. Введём обозначения.
Y – цена товара (руб.);
X1 – количество конкурирующих магазинов "рядом" (оценка, шт.);
X2 – расстояние до ближайшей станции метро (пешком, x100 м.);
X3 – кол-во людей, проживающих "недалеко от магазина" (оценка, тыс. чел.);
X4 – средняя цена в ближайших 5 магазинах (оценка, руб.);
X5 – к
Roma967
: 12 июля 2019
800 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Эконометрика. Вариант №4
Елена22
: 2 мая 2016
Описание данных и задание:
Рассматривается модель линейной регрессии; Y – зависимая переменная; Xj – факторы регрессии; i – номер наблюдения; действуют стандартные предположения линейной регрессии.
Исходные данные. Вариант № 4
(Приведены первые 20 значений из 480)
I Y X1 X2 X3
1 224,4488 11,99977 1,99926 32,9991
2 277,2832 26,99997 -4,999 7,998596
3 275,2594 13,99914 -6,00115 25,99854
4 288,344 26,00019 -5,00071 32,00607
5 196,8233 14,00041 12,99872 14,00221
6 226,516 16,99974 8,999965 23,99976
Елена22
: 2 мая 2016
200 руб.
Контрольная работа по дисциплине: «Эконометрика». Вариант №4.
ДО Сибгути
: 16 февраля 2016
Описание данных и задание
Рассматривается модель линейной регрессии; Y – зависимая переменная; Xj – факторы регрессии; i – номер наблюдения; действуют стандартные предположения линейной регрессии.
Исходные данные. Вариант 4
I Y X1 X2 X3
Задание 1
Оценка параметров регрессии МНК, базовая «инференция» о модели (t-критерий, F-критерий), базовый анализ остатков модели. Проделайте необходимые расчеты в среде MATRIXER, приведите их результаты и прокомментируйте согласно пунктам 1.1.-1.5. задания.
ДО Сибгути
: 16 февраля 2016
300 руб.
Эконометрика
ezhva
: 26 июля 2022
1.Аддитивная модель временного ряда выглядит следующим образом:
2.Автокорреляционная функция – это функция от …
3.Автокорреляционная функция …
4.Автокорреляция бывает...
5 Белый шум – это …
6.*<белый шум> – это
7.Боксом и Дженкинсом был предложен
8. В результате компонентного анализа временного ряда не может быть получена … модель
9.В результате компонентного анализа временного ряда не может быть получена … модель
10.В экономической модели зависимая переменная разбивается на две части
11.В регре
ezhva
: 26 июля 2022
150 руб.
Эконометрика
Алла10
: 5 октября 2020
Задача 1
Имеются данные о часовом заработке одного рабочего (Y)и общем стаже работы после окончания учебы (Х).
Таблица 1
No Часовой заработок одного рабочего, долл/час Общий стаж работы после окончания учебы, лет
1 22,4 53,4
2 8,9 8
3 13,3 15 + N = 15 + 4 = 19
4 18,3 29,5
5 13,8 32
6 11,7 14,7
7 19,5 13
8 15,2 11,3
9 14,4 18
10 22 11,8
11 16,4 35 – N = 35 – 4 = 31
12 18,9 16
13 16,1 29,5
14 13,3 23,1
15 17,3 55
Задание:
Исследовать зависимость часового заработка одного рабочего от общего стажа
Алла10
: 5 октября 2020
100 руб.
Эконометрика
galau5
: 20 сентября 2018
Задача No1.
1.12 По данным наблюдений:
1.Построить выборочное уравнение парной линейной регрессии.
2.Рассчитать коэффициент корреляции.
3.Оценить качество построенной модели с помощью средней ошибки аппроксимации.
4.Оценить статистическую значимость параметров регрессии с помощью t-статистики.
5.Выполнить прогноз Y при прогнозном значении X, составляющем 107% от среднего уровня.
6.Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал.
21 22 25 26 28 30 33 34 35
11
galau5
: 20 сентября 2018
150 руб.
Эконометрика
AntoshkinaIro4ka
: 28 мая 2018
Задание 1.
1. Составить уравнение линейной регрессии , используя МНК, и найти числовые характеристики переменных.
2. Составить уравнение линейной регрессии , используя матричный метод.
3. Вычислить коэффициент корреляции и оценить полученное уравнение регрессии.
4. Найти оценки параметров .
5. Найти параметры нормального распределения для статистик и .
6. Найти доверительные интервалы для и на основании оценок и при уровне значимости α = 0,05.
7. Вычислить коэффициент детерминации
AntoshkinaIro4ka
: 28 мая 2018
300 руб.
Другие работы
Сетевые приложения UNIX (ДВ 10.2). Контрольная работа №1. вариант №10
masnev
: 31 октября 2019
Вариант №10
Теоретический вопрос:
1. Процессы в Unix: понятие процесса, типы процессов, контекст процесса,
операции над процессами.
Задание:
1. Определить количество подкаталогов в /home, к которым нет публичных
прав доступа.
2. В заданном каталоге определить, какие имена файлов являются жёсткими
ссылками на один и тот же файл.
Формат вызова: команда каталог.
Команда ls с опцией –l выдаёт числа файловых индексов. Файлы, у которых эти числа
совпадают, и являются жёсткими ссылками на один и от же
masnev
: 31 октября 2019
300 руб.
Педагогические условия успешной адаптации детей младшего дошкольного возраста (3-4 лет) к дошкольным учреждениям
Lokard
: 4 июля 2013
Введение.
Теоретический анализ проблемы адаптации детей младшего дошкольного возраста (3-4 лет) к условиям дошкольного учреждения.
Процесс адаптации детей в дошкольном учреждении.
Психолого-педагогическая характеристика детей 3-4 летнего возраста, поступающих в дошкольное учреждение.
Условия успешной адаптации детей 3-4 лет к дошкольному учреждению.
Выводы по I главе.
Организация и результаты опытно-экспериментальной работы по изучению процесса адаптации детей младшего дошкольного возраста к дош
Lokard
: 4 июля 2013
10 руб.
Малый бизнес в экономике России его роль и перспективы развития
Lokard
: 3 марта 2014
В современном мире мы часто слышим о малом бизнесе. Что же такое малый бизнес? Каковы перспективы развития Российского малого бизнеса? Ответы на эти и другие вопросы мне хотелось найти и раскрыть в своем эссе. Из определения, Малый бизнес (или малое предпринимательство) — сектор экономики, включающий в себя индивидуальное и малое предпринимательство, условное название совокупности малых и средних предприятий, ограниченных определенными правовыми нормами. В ряде научных работ под малым бизнесом п
Lokard
: 3 марта 2014
10 руб.
Выявление резервов повышения эффективности производства
Elfa254
: 8 ноября 2013
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. АНАЛИТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ
1.1 Характеристика ОАО «ВЗТДиН»
1.2 Анализ производства и реализации продукции
1.3 Анализ основных производственных фондов ОАО «ВЗТДиН»
1.4 Анализ использования трудовых ресурсов
1.5 Анализ себестоимость продукции
1.6 Анализ прибыли и рентабельности
1.7 Анализ финансового состояния предприятия
ГЛАВА 2. ПРЕДЛОЖЕНИЯ И РЕКОМЕНДАЦИИ
2.1 Выявление резервов повышения эффективности производства
2.2 Эффективность реализации предлагаемых мероприятий
ЗАКЛЮ
Elfa254
: 8 ноября 2013
10 руб.
