Компьютерный практикум по эконометрическому моделированию. Давнис В.В - 6 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВГУ | Воронеж

Составители: 

Рубрика: 

4) стандартные ошибки коэффициентов регрессии;
5) t-статистики Стьюдента;
6) доверительные границы коэффициентов регрессии.
Дать содержательную интерпретацию коэффициента регрессии постро -
енной модели. Все расчеты провести в Excel с использованием выше приве-
денных формул и «Пакета анализа». Результаты, полученные по формулам
и с помощью «Пакета анализа», сравнить между собой.
Решение с помощью табличного процессора Excel.
1. Ввод исходных данных.
2. Подготовка данных и оформление их в виде табл . 1.2.2 для расчета
оценок коэффициентов регрессии.
Таблица 1.2.2
№ п.п. y x
2
x
xy
2
y
1.
5000
30,2
912,04
151000
25000000
2.
5200
32
1024
166400
27040000
3.
5350
32
1024
171200
28622500
4.
5880
37
1369
217560
34574400
5.
5430
30
900
162900
29484900
6.
5430
30
900
162900
29484900
7.
5430
30
900
162900
29484900
8.
5350
29
841
155150
28622500
9.
5740
33
1089
189420
32947600
10.
5570
31
961
172670
31024900
11.
5530
30
900
165900
30580900
12.
6020
34
1156
204680
36240400
13.
7010
38
1444
266380
49140100
14.
6420
31
961
199020
41216400
15.
7150
39
1521
278850
51122500
16.
7190
39,5
1560,3
284005
51696100
Среднее
значение 5856,25
32,86
1091,39
194433,44
34767688,50
3. Расчет коэффициентов регрессии:
239,170
86,3239,1091
25,585686,3244,194433
2
1
=
−
⋅
−
=b
;
847,26286,32239,17025,5856
0
=
⋅
−
=
b .
Построенная модель может быть записана в следующем виде:
x
y
239
,
170
847
,
262
+
=
. 
     4) стандартные ошибки коэффициентов регрессии;
     5) t-статистики Стьюдента;
     6) доверительные границы коэффициентов регрессии.
     Дать содержательную интерпретацию коэффициента регрессии постро-
енной модели. Все расчеты провести в Excel с использованием выше приве-
денных формул и «Пакета анализа». Результаты, полученные по формулам
и с помощью «Пакета анализа», сравнить между собой.
     Решение с помощью табличного процессора Excel.
     1. Ввод исходных данных.
     2. Подготовка данных и оформление их в виде табл. 1.2.2 для расчета
оценок коэффициентов регрессии.
                                                                 Таблица 1.2.2

             № п.п.     y      x      x2     xy           y2
                    1.  5000   30,2 912,04   151000      25000000
                    2.  5200     32   1024   166400      27040000
                    3.  5350     32   1024   171200      28622500
                    4.  5880     37   1369   217560      34574400
                    5.  5430     30    900   162900      29484900
                    6.  5430     30    900   162900      29484900
                    7.  5430     30    900   162900      29484900
                    8.  5350     29    841   155150      28622500
                    9.  5740     33  1089    189420      32947600
                   10.  5570     31    961   172670      31024900
                   11.  5530     30    900   165900      30580900
                   12.  6020     34   1156   204680      36240400
                   13.  7010     38   1444   266380      49140100
                   14.  6420     31    961   199020      41216400
                   15.  7150     39   1521   278850      51122500
                   16.  7190   39,5 1560,3   284005      51696100
            Среднее
            значение 5856,25 32,86 1091,39 194433,44   34767688,50


    3. Расчет коэффициентов регрессии:
                              194433,44 −32,86 ⋅ 5856,25
                         b1 =                            =170,239 ;
                                  1091,39 −32,86 2
                           b0 =5856,25 −170,239 ⋅ 32,86 =262,847 .
    Построенная модель может быть записана в следующем виде:
                         y =262,847 +170,239 x .

Страницы