Компьютерный практикум по эконометрическому моделированию. Давнис В.В - 13 стр.

    2.2. Решение типовой задачи
    Задание 2.2.1. По данным табл. 2.2.1, используя матричную форму мето-
да наименьших квадратов, рассчитать:
    1) коэффициенты регрессии;
    2) стандартные ошибки коэффициентов регрессии;
    3) множественный индекс корреляции;
    4) бетта - коэффициенты;
    5) парные коэффициенты корреляции;
    6) множественный коэффициент корреляции;
    5) дисперсионное отношение Фишера.
    Построить уравнение регрессии, используя «Пакет анализа» табличного
процессора Excel, и полученные результаты сравнить с расчетами по методу
наименьших квадратов.
                                                                   Таблица 2.2.1

          № п/п     y     x1    x2     № п/п     y     x1     x2
               1.   131   110    106        8.    54    132     41
               2.    70    35     66        9.    79    111     48
               3.    31    16     61       10.   242    168    102
               4.   106    46     53       11.   170    105     91
               5.   109    50     23       12.    80    110     45
               6.    75    99     48       13.    96    108     48
               7.   111   114     52       14.   138    109     62


    Решение с помощью табличного процессора Excel
    1. Ввод исходных данных с включением в модель дополнительной пере-
менной x0 , принимающей единственное значение, равное 1.
    2. Расчет коэффициентов регрессии с использованием матричных функ-
ций Excel.
       2.1. Формирование матрицы системы нормальных уравнений (X ′X )с
помощью функций ТРАНСП () и МУМНОЖ ().
                             14      1313     846
                           1313    145633 83537
                            846     83537 58502
       2.2. Формирование вектора правой части системы нормальных урав-
нений ( X′Y ) с помощью функций, указанных в п. 2.1.
                                  1492
                                 156374
                                 100818