Компьютерный практикум по эконометрическому моделированию. Давнис В.В - 21 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВГУ | Воронеж

Составители: 

Рубрика: 

Таблица 3.2.1
№
1
X
2
X
3
X
Y
№
1
X
2
X
3
X
Y
1.
32,0
14,1
235,0
605,8
7.
13,2
60,6
261,6
628,4
2.
22,2
46,9
278,3
677,3
8.
32,7
40,4
291,1
682,8
3.
37,4
44,2
214,2
572,3
9.46,0 65,0
218,6
581,9
4.
47,8
59,4
256,6
627,4
24,1
42,0
269,0
643,0
5.
47,0
51,7
190,9
567,7
28,1
74,6
250,4
612,6
6.
52,3
35,6
205,6
566,2
18,1
45,6
286,4
666,5
Решение с помощью табличного процессора Excel
1. Получение вектора оценок коэффициентов регрессии по формуле
(2.1.1) согласно алгоритму, изложенному при выполнении задания 2.2.1.
303,11
0,19
-0,18
1,29
2. Расчет стандартных ошибок с использованием функций Excel по фор-
муле (2.1.2) согласно алгоритму , изложенному при выполнении задания 2.2.1.
45,45
0,36
0,21
0,14
3. Вычисление расчетных значений t-статистики путем деления коэффи-
циентов регрессии на стандартные ошибки
6,67
0,52
-0,85
9,18
Сравнение расчетных значений t-статистики с табличным
306,2)8(
=
S
t
позволяет отвергнуть нулевую гипотезу только для третьего фактора .
4. Вычисление дисперсионного отношения Фишера
4.1. Расчет воспроизведенной дисперсии и оформление результатов в
виде табл . 3.2.2.
4.2. Расчет F-статистики путем деления воспроизведенной дисперсии
на остаточную
1154
36115
276242
,
,
,
==
расч
F
и сравнение ее с критическим значением 0748 ,)(
=
c
F . Так как
cрасч
FF
>
, то
модель считается адекватной. 
                                                                     Таблица 3.2.1
       №     X1     X2     X3      Y       № X1     X2      X3        Y
        1.   32,0   14,1   235,0   605,8    7. 13,2 60,6     261,6    628,4
        2.   22,2   46,9   278,3   677,3    8. 32,7 40,4     291,1    682,8
        3.   37,4   44,2   214,2   572,3    9. 46,0 65,0     218,6    581,9
        4.   47,8   59,4   256,6   627,4   10. 24,1 42,0     269,0    643,0
        5.   47,0   51,7   190,9   567,7   11. 28,1 74,6     250,4    612,6
        6.   52,3   35,6   205,6   566,2   12. 18,1 45,6     286,4    666,5


     Решение с помощью табличного процессора Excel
     1. Получение вектора оценок коэффициентов регрессии по формуле
(2.1.1) согласно алгоритму, изложенному при выполнении задания 2.2.1.
                                     303,11
                                       0,19
                                      -0,18
                                       1,29
     2. Расчет стандартных ошибок с использованием функций Excel по фор-
муле (2.1.2) согласно алгоритму, изложенному при выполнении задания 2.2.1.
                                   45,45
                                    0,36
                                    0,21
                                    0,14
    3. Вычисление расчетных значений t-статистики путем деления коэффи-
циентов регрессии на стандартные ошибки
                                   6,67
                                   0,52
                                  -0,85
                                   9,18
    Сравнение расчетных значений t-статистики с табличным t S (8) =2,306
позволяет отвергнуть нулевую гипотезу только для третьего фактора.
    4. Вычисление дисперсионного отношения Фишера
       4.1. Расчет воспроизведенной дисперсии и оформление результатов в
виде табл. 3.2.2.
       4.2. Расчет F-статистики путем деления воспроизведенной дисперсии
на остаточную
                                       6242,27
                               Fрасч =         =54,11
                                       115,36
  и сравнение ее с критическим значением Fc (8) =4,07 . Так как F расч >Fc , то
  модель считается адекватной.

Страницы