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
|
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
Опора. Задание №66. Вариант №2
bublegum
: 21 ноября 2020
Опора Задание 66 Вариант 2
По приведенным изображениям детали построить вид сверху и выполнить необходимые разрезы.
3d модель и чертеж (все на скриншотах изображено) выполнены в компасе 3D v13, возможно открыть в 14,15,16,17,18,19 и выше версиях компаса.
Просьба по всем вопросам писать в Л/С. Отвечу и помогу.
bublegum
: 21 ноября 2020
100 руб.
Проектирование и расчет испытаний задних мостов автомобилей «Газель»
elementpio
: 15 декабря 2014
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Пояснительная записка дипломного проекта состоит из шести разделов:
1. Технико-экономическое обоснование темы дипломного проекта
2. Технологический расчет МПАТП – 9
3. Технологическая часть
4. Конструкторская часть
5. Безопасность жизнедеятельности
6. Экономическая оценка проектных решений
В первом разделе дипломного проекта выполнено технико-экономическое обоснование по обслуживанию и ремонту агрегатов трансмиссии автомобилей «Газель», при этом рационально используются материально-т
elementpio
: 15 декабря 2014
190 руб.
Основи обліку у бюджетних організаціях та установах (УДПСУ)
OstVER
: 10 сентября 2012
Спеціальність «Облік та аудит». Конспект лекцій складається з 10 тем:
Організація бухгалтерського обліку бюджетних установ.
Кошторис бюджетної установи.
Облік фінансування бюджетних установ.
Облік касових операцій.
Облік розрахункових операцій.
Облік основних засобів та інших необоротних активів у бюджетних установах.
Облік запасів у бюджетних установах.
Облік праці та її оплати у бюджетних установах.
Порядок використання та обліку коштів спеціального фонду.
Звітність бюджетних установ.
OstVER
: 10 сентября 2012
20 руб.
Характеристика программы "SpeedCommander"
Elfa254
: 6 октября 2013
Содержание
Введение
Установка программы.
Запуск и настройка программы.
Назначение и описание программы.
Альтернативные программы.
Достоинства и недостатки программы.
Разработчики программы.
Заключение.
Введение
SpeedCommander 12.01.5170 - Файловый менеджер с многочисленными, в том числе и уникальными, возможностями по работе с файлами. Из не совсем обычных функций имеет смысл обратить внимание на мощную систему шифрования файлов (файлы сжимаются - внутренняя поддержка ARJ, ZIP, LHA,
Elfa254
: 6 октября 2013
10 руб.
