Модели и методы социально-экономического прогнозирования. Давнис В.В - 33 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВГУ | Воронеж

Составители: 

Рубрика: 

ВЫВОД ИТОГОВ 3.2.2
Регрессионная статистика
Множественный R 0,997143234
R-квадрат 0,994294628
Нормированный R-
квадрат 0,993224871
Стандартная ошиб-
ка 1,69128398
Наблюдения 20
Дисперсионный анализ
df SS MS F
Значимость
F
Регрессия 3 7975,983 2658,661 929,4583 3,739E-18
Остаток 16 45,76706 2,860442
Итого 19 8021,75
Коэффициенты
Стандартная
ошибка
t-
статистика
P-
Значение
Нижние
95%
Верхние
95%
Y-пересечение 102,5605062 1,056324 97,09187 1,34E-23 100,3212 104,7998
Переменная X 1 0,103350894 0,041834 2,470506 0,025119 0,014667 0,192035
Переменная X 2 2,597229942 0,881817 2,945315 0,009503 0,7278613 4,466599
Переменная X 3 13,92581958 0,980218 14,20685 1,72E-10 11,84785 16,00379
Таким образом , пригодная для целей прогнозирования модель за -
писывается в следующем виде:
321
92,1359,210,056,102 xxxy
+
+
+
=
.
11. Расчет прогнозной оценки величины платы, которую он может по-
лучать за предоставление в аренду своего отеля.
161
42
,
3
92
,
13
1
59
,
2
80
10
,
0
56
,
102
ˆ
=
⋅
+
⋅
+
⋅
+
=
.
12. Расчет стандартной ошибки прогноза среднего
12.1. Нахождение обратной матрицы к матрице системы нор-
мальных уравнений
0,3900
0,004218
-0,1217
-0,1853
0,0042
0,000612
-0,0058
-0,0135
-0,1217
-0,00583
0,2718
0,1121
-0,1853
-0,01355
0,1121
0,3359
12.2. Нахождение остаточной дисперсии по аналогии с п. 3.1 на-
стоящей задачи
=
2
ˆ
σ
86
,
2
.
12.3. Вычисление стандартной ошибки прогноза по формуле
(3.1.19)
51,0
ˆ
=
y
S
. 
В Ы В О Д И Т О ГО В 3.2.2

         Р егрес с ионная с т ат ис т ик а
М н ож ествен н ыйR               0,997143234
R-ква д ра т                      0,994294628
Н орм ирова н н ыйR-
ква д ра т                        0,993224871
С т а н д а рт н а я ош иб -
ка                                 1,69128398
Н а б л юд ен ия                          20

Дисперсион н ыйа н а л из
                                                                                              З начимос т ь
                                  df                 SS               MS            F               F
Регрессия                                  3         7975,983        2658,661    929,4583        3,739E-18
О ст а т ок                               16         45,76706        2,860442
И т ого                                   19          8021,75

                                                Ст андарт ная           t-            P-       Ниж ние        В ерхние
                          К оэ
                             фф иц иент ы          ош иб к а     с т ат ис т ик а З начение      95%            95%
Y-пересечен ие               102,5605062              1,056324        97,09187     1,34E-23     100,3212      104,7998
Перем ен н а я X 1           0,103350894              0,041834        2,470506 0,025119         0,014667      0,192035
Перем ен н а я X 2           2,597229942              0,881817        2,945315 0,009503        0,7278613      4,466599
Перем ен н а я X 3            13,92581958            0,980218        14,20685     1,72E-10       11,84785     16,00379



         Та ким об ра зом , пригод н а я д л я цел ей прогн озирова н ия м од ел ь за -
      писыва ет ся в сл ед у ю щ ем вид е:
                               y = 102,56 + 0,10 x1 + 2,59 x2 + 13,92 x3 .
      11. Ра счет прогн озн ой оцен ки вел ичин ы пл а т ы, кот ору ю он м ож ет по-
         л у ча т ь за пред ост а вл ен ие в а рен д у своего от ел я.
                     yˆ = 102,56 + 0,10 ⋅ 80 + 2,59 ⋅ 1 + 13,92 ⋅ 3,42 = 161.
      12. Ра счет ст а н д а рт н ой ош иб ки прогн оза сред н его
           12.1. Н а хож д ен ие об ра т н ой м а т рицы к м а т рице сист ем ы н ор-
                  м а л ь н ыху ра вн ен ий
                                    0,3900 0,004218              -0,1217        -0,1853
                                    0,0042 0,000612              -0,0058        -0,0135
                                   -0,1217 -0,00583               0,2718         0,1121
                                   -0,1853 -0,01355               0,1121         0,3359


              12.2. Н а хож д ен ие ост а т очн ой д исперсии по а н а л огии с п. 3.1 н а -
                    ст оящ ей за д а чи
                                                           σˆ2 = 2,86 .
              12.3. Вычисл ен ие ст а н д а рт н ой ош иб ки прогн оза по ф орм у л е
                    (3.1.19)
                                                            S yˆ = 0,51.

Страницы