Компьютерный практикум по эконометрическому моделированию. Давнис В.В - 22 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВГУ | Воронеж

Составители: 

Рубрика: 

Таблица 3.2.2
Y
Y
ˆ
(
)
YY −
ˆ
(
)
2
YY −
ˆ
605,8 610,2 -9,1 82,5
677,3 658,6 39,3 1544,4
572,3 579,1 -40,2 1614,4
627,4 633,2 13,9 193,1
567,7 549,5 -69,8 4868,8
566,2 572,3 -47,0 2209,4
628,4 632,8 13,5 182,9
682,8 678,2 58,9 3464,5
581,9 582,7 -36,6 1342,2
643,0 647,8 28,4 808,7
612,6 618,8 -0,5 0,2
666,5 668,5 49,2 2415,7
Сумма квадратов отклонений 18726,81
Воспроизведенная дисперсия 6242,27
5. Построение модели
330
xbby
+
=
с использованием «Пакет анализа» Excel.
Окончательно модель, отражающая зависимость
y
от
3
x , имеет вид
3
24133314 xy ,,
+
=
.
Расчетное значение F-статистики равно 179,12, что свидетельствует о ее
адекватности.
Задание 3.2.3. По данным табл . 3.2.3 построить множественное уравне-
ние регрессии и проверить гипотезу , удовлетворяют ли ее коэффициенты ли-
нейному ограничению общего вида, т .е. rHb:H
0
=
, где
−=
1000
0120
0001
H ,
−
=
21
0
5
,
r .
Таблица 3.2.3
№
1
X
2
X
3
X
Y
№
1
X
2
X
3
X
Y
1.
24,5
32,6
53,1
74,5
7.
15,4
53,139,9
2.
25,8
27,5
50,9
65,7
8.
23,2
69,039,2
3.
36,0
27,1
68,6
58,1
9.
25,6
37,0104,4
4.
24,6
35,8
53,9
86,3
10.
23,7
56,868,3
5.
37,0
14,3
34,4
61,5
11.
21,4
58,770,7
6.
15,4
21,6
54,7
25,5
12.
21,0
68,540,4
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. 
                                                                                         Таблица 3.2.2

                              Y                 Ŷ           (Yˆ −Y ) (Yˆ −Y )2


                         605,8      610,2        -9,1                    82,5
                         677,3      658,6        39,3                   1544,4
                         572,3      579,1       -40,2                   1614,4
                         627,4      633,2        13,9                    193,1
                         567,7      549,5       -69,8                   4868,8
                         566,2      572,3       -47,0                   2209,4
                         628,4      632,8        13,5                    182,9
                         682,8      678,2        58,9                   3464,5
                         581,9      582,7       -36,6                   1342,2
                         643,0      647,8        28,4                    808,7
                         612,6      618,8        -0,5                     0,2
                         666,5      668,5        49,2                   2415,7
                      Сумма квадратов отклонений                       18726,81
                      Воспроизведенная дисперсия                        6242,27

5. Построение модели y =b0 +b3 x3 с использованием «Пакет анализа» Excel.
    Окончательно модель, отражающая зависимость y от x3 , имеет вид
                                                    y =314,33 +1,24 x3 .
    Расчетное значение F-статистики равно 179,12, что свидетельствует о ее
адекватности.
    Задание 3.2.3. По данным табл. 3.2.3 построить множественное уравне-
ние регрессии и проверить гипотезу, удовлетворяют ли ее коэффициенты ли-
нейному ограничению общего вида, т.е. H 0 : Hb =r , где
        � 1 0 0 0�                � 5 �
         �            �            �          �
    H =� 0 2 −1 0 � ,         r =� 0 � .
           � 0 0 0 1�                � −1,2 �
            �           �             �         �
                                                                                         Таблица 3.2.3
    №        X1        X2            X3              Y         №      X1     X2     X3       Y
        1.    24,5          32,6        53,1          74,5       7.   34,0   15,4   53,1       39,9
        2.    25,8          27,5        50,9          65,7       8.   31,6   23,2   69,0       39,2
        3.    36,0          27,1        68,6          58,1       9.   45,6   25,6   37,0      104,4
        4.    24,6          35,8        53,9          86,3      10.   40,6   23,7   56,8       68,3
        5.    37,0          14,3        34,4          61,5      11.   46,7   21,4   58,7       70,7
        6.    15,4          21,6        54,7          25,5      12.   37,3   21,0   68,5       40,4


    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.

Страницы