Компьютерный практикум по эконометрическому моделированию. Давнис В.В - 7 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВГУ | Воронеж

Составители: 

Рубрика: 

Коэффициент регрессии
1
b этой модели показывает , что в среднем уве-
личение полезной площади на 1 кв. м . приводит к увеличению ее стоимости
на 170,24 долл.
4. Расчет коэффициента корреляции и детерминации
444,386,3239,1091
2
=−=
x
σ
; 040,68725,585650,34767688
2
=−=
y
σ ;
853,0
040,687
444,3
239,170 =⋅= r
; %818,72%100853,0
2
=⋅= D .
Коэффициент корреляции достаточно высокий, что свидетельствует о
существенной зависимости стоимости квартир от полезной площади. Коэф -
фициент детерминации показывает , что величина стоимости квартиры объяс-
няется величиной полезной площади только на 72,82 %.
5. Расчет дисперсионного отношения Фишера
504,3714
)853,01(
853,0
2
2
=⋅
−
=
расч
F .
Сравнение расчетного значения F-критерия с табличным
60,4
14;1
=
F
для
95%-ного уровня значимости позволяет сделать вывод об адекватности по-
строенной модели.
6. Расчет стандартных ошибок по формулам (1.1.5), в которых использу -
ется средняя квадратическая ошибка
ост
S , вычисленная в соответствии с
данными табл . 1.2.3.
356,918
16444,3
29,17462933,382
0
=
⋅
⋅
=
b
s ; 798,27
16444,3
933,382
1
=
⋅
=
b
s .
7. Расчет доверительных границ для коэффициентов уравнения регрессии
691
,1969356,9181448,2
0
=
⋅
=
∆
b
;
622,59798,271448,2
1
=
⋅
=
∆
b
;
691,1969847,262691,1969847,262
0
+
≤
≤
−
b ;
538,2232691,1706
0
≤
≤
−
b ;
622,59239,170622,59239,170
1
+
≤
≤
−
b ;
861,229616,110
1
≤
≤
b .
8. Построение линейного уравнения регрессии и расчет всех его характе-
ристик с помощью «Пакета анализа» табличного процессора Excel. Сравне-
ние результатов, полученных с помощью расчетных формул, с результатами
применения инструментальных средств Excel (см . Вывод итогов к заданию
1.2.1) показывает их полную идентичность, что свидетельствует о правиль-
    Коэффициент регрессии b1 этой модели показывает, что в среднем уве-
личение полезной площади на 1 кв. м. приводит к увеличению ее стоимости
на 170,24 долл.
     4. Расчет коэффициента корреляции и детерминации
  σ x = 1091,39 −32,862 =3,444 ;        σ y = 34767688,50 −5856,252 =687,040 ;

                        3,444
        r =170,239 ⋅           =0,853 ;      D =0,8532 ⋅100% =72,818% .
                       687,040
    Коэффициент корреляции достаточно высокий, что свидетельствует о
существенной зависимости стоимости квартир от полезной площади. Коэф-
фициент детерминации показывает, что величина стоимости квартиры объяс-
няется величиной полезной площади только на 72,82 %.
    5. Расчет дисперсионного отношения Фишера
                                        0,8532
                           Fрасч =                ⋅14 =37,504 .
                                     (1 −0,8532 )
    Сравнение расчетного значения F-критерия с табличным F1; 14 =4,60 для
95%-ного уровня значимости позволяет сделать вывод об адекватности по-
строенной модели.
    6. Расчет стандартных ошибок по формулам (1.1.5), в которых использу-
ется средняя квадратическая ошибка S ост , вычисленная в соответствии с
данными табл. 1.2.3.
                382,933 ⋅ 17462,29                    382,933
          sb0 =                    =918,356 ; sb1 =            =27,798 .
                     3,444 ⋅16                      3,444 ⋅ 16
    7. Расчет доверительных границ для коэффициентов уравнения регрессии
                       ∆b0 =2,1448 ⋅ 918,356 =1969,691;
                        ∆b1 =2,1448 ⋅ 27,798 =59,622 ;
                 262,847 −1969,691 ≤b0 ≤262,847 +1969,691 ;
                            −1706,691 ≤b0 ≤2232,538 ;
                   170,239 −59,622 ≤b1 ≤170,239 +59,622 ;
                              110,616 ≤b1 ≤229,861 .
     8. Построение линейного уравнения регрессии и расчет всех его характе-
ристик с помощью «Пакета анализа» табличного процессора Excel. Сравне-
ние результатов, полученных с помощью расчетных формул, с результатами
применения инструментальных средств Excel (см. Вывод итогов к заданию
1.2.1) показывает их полную идентичность, что свидетельствует о правиль-

Страницы