Контрольная работа по дисциплине: Эконометрика. Вариант 06
Состав работы
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Работа представляет собой rar архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Excel
- Microsoft Word
Описание
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 результатах выполнения задания, дайте как можно более развернутые и аргументированные ответы на поставленные вопросы. ВНИМАНИЕ! Ответ на вторую часть задания не должен содержать комментариев о ходе работы с программой, комментарии должны относиться непосредственно к ходу решения поставленной задачи, а не ее технического выполнения в программной среде.
Приведем первые 10 значений:
1 259,7559855 22,00062634 4,001000355 3,997487876
2 266,5891917 12,00070376 8,000364172 18,99615516
3 267,9317146 22,99917976 6,999080756 1,002758138
4 243,5204572 24,99854735 -0,998253376 20,99968002
5 286,1228722 21,99926913 7,998998141 3,997875959
6 218,4602501 16,00043116 -4,000239767 5,996878994
7 230,5212139 20,00028558 -2,002041675 30,99386721
8 222,0034352 17,99905294 -4,000151331 6,990892469
9 255,75826 23,00003697 1,999588567 20,00034514
10 199,253061 11,99981175 -7,001467629 12,00082465
Описание данных
Рассматривается модель линейной регрессии; Y — зависимая переменная; Xj — 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.
1.1 Модель регрессии имеет вид
1.2 Значимость каждого фактора в отдельности по t-критерию
1.3 Проверяем совместную значимость всех факторов по F-критерию.
1.4 Проверим гетероскедастичность остатков.
1.5 Проверим нормальность остатков.
Задание 2. Проверка ряда гипотез о модели с помощью классических критериев, основанных на оценках регрессии МНК с ограничениями.
2.1. Проверим совместную значимость факторов X1, X3.
2.2. Проведём тест Рамсея.
2.3. Проверим постоянство коэффициентов тестом Чоу I формы.
2.4. Проверим остатки на гетероскедастичность(тест Бреуша – Годфри – Пагана)
Приведем первые 10 значений:
1 259,7559855 22,00062634 4,001000355 3,997487876
2 266,5891917 12,00070376 8,000364172 18,99615516
3 267,9317146 22,99917976 6,999080756 1,002758138
4 243,5204572 24,99854735 -0,998253376 20,99968002
5 286,1228722 21,99926913 7,998998141 3,997875959
6 218,4602501 16,00043116 -4,000239767 5,996878994
7 230,5212139 20,00028558 -2,002041675 30,99386721
8 222,0034352 17,99905294 -4,000151331 6,990892469
9 255,75826 23,00003697 1,999588567 20,00034514
10 199,253061 11,99981175 -7,001467629 12,00082465
Описание данных
Рассматривается модель линейной регрессии; Y — зависимая переменная; Xj — 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.
1.1 Модель регрессии имеет вид
1.2 Значимость каждого фактора в отдельности по t-критерию
1.3 Проверяем совместную значимость всех факторов по F-критерию.
1.4 Проверим гетероскедастичность остатков.
1.5 Проверим нормальность остатков.
Задание 2. Проверка ряда гипотез о модели с помощью классических критериев, основанных на оценках регрессии МНК с ограничениями.
2.1. Проверим совместную значимость факторов X1, X3.
2.2. Проведём тест Рамсея.
2.3. Проверим постоянство коэффициентов тестом Чоу I формы.
2.4. Проверим остатки на гетероскедастичность(тест Бреуша – Годфри – Пагана)
Дополнительная информация
Зачет без замечаний!
Дата сдачи: декабрь 2016 г.
Преподаватель: Полетайкин А.Н.
Помогу с другим вариантом.
Выполняю работы на заказ по следующим специальностям:
МТС, АЭС, МРМ, ПОВТиАС, ПМ, ФиК и др.
E-mail: help-sibguti@yandex.ru
Дата сдачи: декабрь 2016 г.
Преподаватель: Полетайкин А.Н.
Помогу с другим вариантом.
Выполняю работы на заказ по следующим специальностям:
МТС, АЭС, МРМ, ПОВТиАС, ПМ, ФиК и др.
E-mail: help-sibguti@yandex.ru
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);
•
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
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
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
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
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
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
300 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
200 руб.
Другие работы
Лабораторная работа №1 по вычислительной математике. 2-й семестр
oksana
: 18 марта 2015
Известно, что функция удовлетворяет условию при любом x. Рассчитать шаг таблицы значений функции f(x), по которой с помощью линейной интерполяции можно было бы найти промежуточные значения функции с точностью 0.0001, если табличные значения функции округлены до 4-х знаков после запятой. Составить программу, которая
1.Выводит таблицу значений функции с рассчитанным шагом h на интервале [c, c+30h].
80 руб.
Экзамен по дисциплине: Основы оптической связи. Билет №1
xtrail
: 27 июля 2024
Основы оптической связи. Тест. Билет 1.
ПК-1
1. Почему применяют диапазона волн 0,4 - 1,8 мкм в технике оптической связи?
2. Как воспроизводится определение волоконно-оптической системы передачи?
3. На сколько отличаются по величине затухания отражения прямой и угловой физические контакты коннекторе?
4. Назвать требования к источнику оптического излучения ВОСП.
5. Объяснить понятие оптической модуляции.
6. Назвать виды фотодетекторов для оптических систем передачи.
7. Назвать отличие прям
600 руб.
Оптимизация работы предприятия ООО "Техсервис" по критерию прибыли за счет инноваций технологии и экономии ресурсов
ostah
: 11 ноября 2012
Тема дипломной работы: "Оптимизация работы предприятия ООО "Техсервис" по критерию прибыли за счет инноваций технологии и экономии ресурсов"
РЕФЕРАТ
Пояснительная записка: 143 с., 3 рисунка, 11 таблиц, 4 приложения, 17 источников.
Объект разработки – это прибыль от произведенной и проданной продукции ООО "Техсервис".
Цель дипломного проекта – максимизировать прибыль предприятия за счет внедрения инновационных технологий и экономии ресурсов.
Метод исследования и аппаратура. Для исследования данн
410 руб.
Экзаменационная работа по дисциплине: Компьютерное моделирование. Билет №3
IT-STUDHELP
: 14 апреля 2021
Билет № 3.
Экзаменационный билет № 3
Дисциплина Компьютерное моделирование
1. Пояснить суть теоремы о свертке. Реализация свертки во временной и частотной областях.
2. Выделение комплексной огибающей. Синфазная и квадратурная составляющие на приеме. Трансформация спектра при демодуляции. Структурная схема квадратурного гетеродина.
3. Дано созвездие модуляции 8PSK, запишите три пары значений синфазной и квадратурной составляющей комплексной огибающей, если на вход поступает двоичный поток:
550 руб.