Контрольная работа по дисциплине: Эконометрика. Вариант 0.
-
Категории:
ДО СИБГУТИ, Эконометрика, Работа Контрольная
-
Добавлен:
11.03.2016
-
Размер:
45 KB
-
Покупок:
2
-
Добавил:
ДО Сибгути
Написать сообщение
Скачать
Состав работы
|
Контрольная работа. Эконометрика. Делль Т.А..doc
|
Необходимые программы
Работа представляет собой rar архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
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.
С помощью среды MATRIXER была построена следующая модель линейной регрессии:
Обычный метод наименьших квадратов
(линейная регрессия)
Зависимая переменная: Y
Количество наблюдений: 480
Переменная Коэффициент Станд. ошибка t-статистика Знач.
1 Константа 278.64971126 2.0217208224 137.82798701 [0.0000]
2 X1 2.9670391659 0.0943389282 31.450846673 [0.0000]
3 X2 -0.8059036004 0.0632924244 -12.733018335 [0.0000]
4 X3 -0.5977404894 0.0406023171 -14.721831971 [0.0000]
R^2adj. = 73.637211541% DW = 2.0508
R^2 = 73.802322951% S.E. = 9.2668940999
Сумма квадратов остатков: 40876.6552987885
Максимум логарифмической функции правдоподобия: -1747.77728795843
AIC = 7.3032386998 BIC = 7.3467156384
F(3,476) = 446.985 [0.0000]
Нормальность: Chi^2(2) = 20.7361 [0.0000]
Гетероскедастичность: Chi^2(1) = 0.036306 [0.8489]
Функциональная форма: Chi^2(1) = 1.8903 [0.1692]
AR(1) в ошибке: Chi^2(1) = 0.32392 [0.5693]
ARCH(1) в ошибке: Chi^2(1) = 0.39702 [0.5286]
Задание 1. Оценка параметров регрессии МНК, базовая «инференция» о модели (t-критерий, F-критерий), базовый анализ остатков модели.
С помощью среды MATRIXER была построена следующая модель линейной регрессии:
Обычный метод наименьших квадратов
(линейная регрессия)
Зависимая переменная: Y
Количество наблюдений: 480
Переменная Коэффициент Станд. ошибка t-статистика Знач.
1 Константа 278.64971126 2.0217208224 137.82798701 [0.0000]
2 X1 2.9670391659 0.0943389282 31.450846673 [0.0000]
3 X2 -0.8059036004 0.0632924244 -12.733018335 [0.0000]
4 X3 -0.5977404894 0.0406023171 -14.721831971 [0.0000]
R^2adj. = 73.637211541% DW = 2.0508
R^2 = 73.802322951% S.E. = 9.2668940999
Сумма квадратов остатков: 40876.6552987885
Максимум логарифмической функции правдоподобия: -1747.77728795843
AIC = 7.3032386998 BIC = 7.3467156384
F(3,476) = 446.985 [0.0000]
Нормальность: Chi^2(2) = 20.7361 [0.0000]
Гетероскедастичность: Chi^2(1) = 0.036306 [0.8489]
Функциональная форма: Chi^2(1) = 1.8903 [0.1692]
AR(1) в ошибке: Chi^2(1) = 0.32392 [0.5693]
ARCH(1) в ошибке: Chi^2(1) = 0.39702 [0.5286]
Дополнительная информация
Оценка: "Хорошо".
Похожие материалы
Контрольная работа по дисциплине "Эконометрика"
ДО Сибгути
: 26 декабря 2015
Задание.
Изучается зависимость цены на некоторый товар длительного пользования в магазинах немаленького города. Имеются данные о цене товара в 120 магазинах, а также такая дополнительная информация, как:
• Цена товара в соседних магазинах (оценена экспертами-маркетологами по ближайшим 5 магазинам, в которых продается такой же товар);
• Расстояние от магазина до ближайшей станции метро (условная дистанция до ближайшей станции метро по пешим маршрутам, считающимся удобными);
•
ДО Сибгути
: 26 декабря 2015
150 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Эконометрика. Вариант №7
SibGOODy
: 31 августа 2018
Описание данных
Рассматривается модель линейной регрессии; Y — зависимая переменная; Xj — факторы регрессии; i — номер наблюдения; действуют стандартные предположения линейной регрессии
Фрагмент данных приведен ниже:
I Y X1 X2 X3
1 258,7424251 19,00014401 15,00062408 20,003034
2 278,1483375 15,00042731 7,001206603 28,00818065
3 317,0628785 23,00018563 1,000471387 26,99586761
4 317,2176894 23,99930969 -2,000672058 25,99638428
5 312,8286505 20,0009705 -4,99776773 31,00499145
6 320,6573656 27,00095
SibGOODy
: 31 августа 2018
800 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Эконометрика. Вариант 21
SibGOODy
: 28 августа 2018
Описание данных
Рассматривается модель линейной регрессии; Y — зависимая переменная; Xj — факторы регрессии; i — номер наблюдения; действуют стандартные предположения линейной регрессии.
Фрагмент исходных данных (вариант 21):
I Y X1 X2 X3
1 254,0258612 26,99993506 -6,000751544 0,999628044
2 200,5911847 14,00039776 14,00032088 24,99863727
3 219,1684443 15,99944831 3,998535023 27,99876502
4 250,6468318 26,00101627 4,999294123 31,99315634
5 225,5263428 19,99907954 7,002824734 27,00623532
6 237,694
SibGOODy
: 28 августа 2018
800 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Эконометрика. Вариант №19
SibGOODy
: 28 августа 2018
Описание данных
Рассматривается модель линейной регрессии; Y — зависимая переменная; Xj — факторы регрессии; i — номер наблюдения; действуют стандартные предположения линейной регрессии
Фрагмент исходных данных (первые 10 значений):
I Y X1 X2 X3
1 246,2355165 20,00017371 7,001488238 8,000799927
2 273,3560835 26,00078398 -3,000062405 7,001980093
3 225,8606823 16,00046735 1,000061458 28,99265482
4 237,439026 14,00086051 10,00057324 2,999145599
5 213,4838941 11,9995867 -3,000377192 25,00087718
6 21
SibGOODy
: 28 августа 2018
800 руб.
Контрольная работа по дисциплине "Эконометрика". Вариант №10
flewaway
: 16 декабря 2017
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
flewaway
: 16 декабря 2017
250 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Эконометрика. Вариант 08
Учеба "Под ключ"
: 2 сентября 2017
Описание данных
Рассматривается модель линейной регрессии; Y — зависимая переменная; Xj — факторы регрессии; i — номер наблюдения; действуют стандартные предположения линейной регрессии
Фрагмент данных (первые 10 значений):
1 318,0728729 22,99965362 11,00085486 5,000551289
2 276,9334471 16,99907239 1,999827017 20,00127117
3 279,689303 19,99938517 -7,999612688 33,9955015
4 296,3182596 26,00003921 -7,001002884 10,99840266
5 294,3997056 20,99950479 9,000853481 17,00397088
6 301,8690372 23,00008778
Учеба "Под ключ"
: 2 сентября 2017
800 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Эконометрика. Вариант №8
Елена22
: 14 марта 2017
Задание к контрольной работе
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 ре
Елена22
: 14 марта 2017
300 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Эконометрика. Вариант 06
Учеба "Под ключ"
: 7 января 2017
Уважаемые студенты! Заданием на контрольную работу по курсу «эконометрика» является эмпирическое упражнение с заданными выборками. Исходные данные для задачи приведены по вариантам в файле “kr.xls ”, варианты отличаются исходными данными, задание — общее. Для выполнения работы рекомендуется использовать пакет MATRIXER и методические рекомендации к выполнению практического задания, содержащиеся в курсе лекций. Ответ на вторую часть контрольной работы должен быть оформлен в виде отчета о ходе и ре
Учеба "Под ключ"
: 7 января 2017
800 руб.
Другие работы
Теплотехника КГАУ 2015 Задача 3 Вариант 58
Z24
: 5 февраля 2026
По стальной трубе, внутренний и внешний диаметры которой соответственно d1 и d2, и теплопроводность λ=40 Вт/(м·К), течет газ со средней температурой tг; коэффициент теплоотдачи от газа к стенке α1. Снаружи труба охлаждается водой со средней температурой tв; коэффициент теплоотдачи от стенки к воде α2.
Определить коэффициент теплопередачи k от газа к воде, тепловой поток q и температуры поверхностей трубы. Данные, необходимые для решения задачи, выбрать из табл. Определить также температуру вн
Z24
: 5 февраля 2026
200 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Основы компьютерных технологий. Вариант 10
Учеба "Под ключ"
: 2 декабря 2024
Задание №1
1) Начертить логическую схему по образцу.
2) Написать формулу для каждого выхода С, используя логические функции OOCalc (значение сигналов на входе задать самостоятельно).
3) Составить таблицу истинности для этой схемы.
Задание №2
1) Создать таблицу для расчетов по образцу.
2) Скопировать Рисунок 1 на лист.
3) Составить формулы для расчета каждого значения в таблице (используя справочный материал).
4) Оформить таблицу (произвольно).
Значения согласно заданному варианту:
№ варианта:
Учеба "Под ключ"
: 2 декабря 2024
600 руб.
Основы гидравлики и теплотехники МИИТ Задача 1.1 Вариант 5
Z24
: 15 октября 2025
Для приема дополнительного объема воды, получающегося в процессе ее расширения при нагревании, к системе водяного отопления в верхней ее точке присоединяют расширительные резервуары, сообщающиеся с атмосферой.
Определить необходимый объем расширительного резервуара при нагревании воды от 10 до 90 ºС.
Коэффициент температурного расширения воды принять равным βt=0,00045 1/ºC. Объем воды в системе W=1,0 м³.
Z24
: 15 октября 2025
120 руб.
Лабораторные работы 1-3 по дисциплине: Проектирование пользовательского интерфейса. Вариант №12
IT-STUDHELP
: 25 декабря 2022
Лабораторная работа №1
Тема: Работа с компонентами TPanel (закладка Standard); TDriveComboBox, TFilterComboBox, TDirectoryListBox, TFileListBox (закладка Win 3.1); Tsplitter, TImage (закладка Additional); TStatusBar (закладка Win32).
ЗАДАНИЕ 1: Создать форму как показано на рисунке 1.
Рис.1
1. Рекомендуемый порядок размещения на форме компонентов TPanel, TDirectoryListBox, TFileListBox и TSplitter:
- Panel1, Panel2 – в верхней
IT-STUDHELP
: 25 декабря 2022
300 руб.
