Компьютерный практикум по эконометрическому моделированию. Давнис В.В - 28 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВГУ | Воронеж

Составители: 

Рубрика: 

ВЫВОД ИТОГОВ 2
Регрессионная статистика
Множественный R 0,99412
R-квадрат 0,988274
Нормированный R-
квадрат 0,982411
Стандартная ошибка 5,576546
Наблюдения 7
Дисперсионный анализ
df SS MS F
Значи -
мость F
Регрессия 2
10483,6085
5241,804
168,5583
0,000138
Остаток 4
124,391476
31,09787
Итого 6
10608
Коэффициен-
ты
Стандарт -
ная ошибка
t-статистика
P-
Значение
Нижние
95%
Верхние
95%
Y-пересечение 23,49446
6,3630766
3,692312
0,020976
5,827693
41,161232
Переменная X 1 1,476582
0,11317714
13,04665
0,000199
1,162351
1,7908128
Переменная X 2 0,826054
0,07856709
10,51399
0,000463
0,607916
1,0441916
Таблица 4.2.3
№
1
x
2
x
y
расч
y
2
)(
расч
yy −
1.
33
291
311
304,97
36,41
2.
11
199
183
202,65
385,93
3.
30
192
204
213,25
85,55
4.
12
176
204
182,85
447,46
5.
58
161
207
210,27
10,70
6.
26
145
178
167,42
112,03
7.
8
143
144
149,61
31,43
1
ee
1
=1109,51
14.
42
98
171
166,46
20,57
15.
21
95
128
132,98
24,78
16.
69
86
199
196,42
6,66
17.
28
56
110
111,10
1,21
18.
13
43
79
78,21
0,62
19.
60
42
140
146,78
46,02
20.
33
24
97
92,05
24,53
22
ee
=124,39
92,839,124/51,1109/
2211
=
=
=
eeeeF
расч
;
(
)
39,64,4
=
c
F .
Так как
cрасч
FF
>
, то гипотеза
0
H отвергается и , следовательно, в данных на-
блюдается гетероскедастичность с двухуровневой дисперсией. Поэтому для
построения регрессии по данным табл . 4.2.1 необходимо применить
многоэтапную процедуру доступного МНК.
3. Построение регрессии с помощью доступного взвешенного МНК. 
ВЫВОД ИТОГОВ 2

     Регрессионная статистика
Множественный R            0,99412
R-квадрат                 0,988274
Нормированный R-
квадрат                   0,982411
Стандартная ошибка        5,576546
Наблюдения                       7

Дисперсионный анализ
                                                                                        Значи-
                             df                SS                MS             F      мость F
Регрессия                              2    10483,6085           5241,804     168,5583 0,000138
Остаток                                4    124,391476           31,09787
Итого                                  6         10608


                        Коэффициен- Стандарт-                   P-     Нижние Верхние
                            ты       ная ошибка t-статистика Значение    95%       95%
Y-пересечение               23,49446   6,3630766     3,692312 0,020976 5,827693 41,161232
Переменная X 1              1,476582 0,11317714      13,04665 0,000199 1,162351 1,7908128
Переменная X 2              0,826054 0,07856709      10,51399 0,000463 0,607916 1,0441916

                                                                                               Таблица 4.2.3

                   №        x1             x2         y         y расч     ( y −y расч )   2


                       1.         33            291       311     304,97            36,41
                       2.         11            199       183     202,65           385,93
                       3.         30            192       204     213,25            85,55
                       4.         12            176       204     182,85           447,46
                       5.         58            161       207     210,27            10,70
                       6.         26            145       178     167,42           112,03
                       7.          8            143       144     149,61            31,43
                                                                           ′
                                                                         e 1e1 =1109,51
                     14.          42            98        171     166,46            20,57
                     15.          21            95        128     132,98            24,78
                     16.          69            86        199     196,42             6,66
                     17.          28            56        110     111,10             1,21
                     18.          13            43         79      78,21             0,62
                     19.          60            42        140     146,78            46,02
                     20.          33            24         97      92,05            24,53
                                                                          e′2 e 2 =124,39

            Fрасч =e′1e1 / e′2 e 2 =1109,51/ 124,39 =8,92 ;                 Fc (4, 4) =6,39 .
Так как Fрасч >Fc , то гипотеза H 0 отвергается и, следовательно, в данных на-
блюдается гетероскедастичность с двухуровневой дисперсией. Поэтому для
построения регрессии по данным табл. 4.2.1 необходимо применить
многоэтапную процедуру доступного МНК.
    3. Построение регрессии с помощью доступного взвешенного МНК.

Страницы