Учебная работа № 5597. «Контрольная Множественная линейная регрессия для стандартизированных переменных
Учебная работа № 5597. «Контрольная Множественная линейная регрессия для стандартизированных переменных
Содержание:
«При изучении какого-то явления или процесса очень часто необходимо узнать, существует ли взаимосвязь между факторами (переменными величинами) и функцией отклика (зависимой величиной), и насколько тесным является их взаимодействие. Сделать это позволяет регрессионный анализ, который выполняется в несколько этапов.
Одним из основных этапов регрессионного анализа является вычисление математической зависимости между факторами и функцией отклика, которая позволяет количественно оценить существующую между ними взаимосвязь. Эта зависимость получила название уравнение регрессии. Формально основным аналитическим методом определения указанного уравнения считается метод наименьших квадратов, так как данный метод оптимален и позволяет сгладить точки корреляционного поля. На практике же найти такую функцию бывает достаточно сложно, так как приходится опираться на теоретические знания об изучаемом явлении, на опыт своих предшественников в данной научной области или с помощью метода «проб и ошибок» производить простой перебор и оценку различных функций.
Список использованной литературы
1. Бывшев В.А. Эконометрика: учеб. пособие / В.А. Бывшев. – М.: Финансы и статистика, 2011. – 480 с.
2. Дуброва Т.А. Прогнозирование социально–экономических процессов. Статистические методы и модели: учеб. пособие / Т.А. Дуброва. – М.: Маркет ДС, 2013. – 192 с.
3. Практикум по эконометрике: Учеб. пособие / И.И. Елисеева, С.В. Курышева, Н.М. Гордеенко и др.; Под ред. И.И. Елисеевой. – 2–е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2013. – 344 с.
4. Прикладная статистика. Основы эконометрики: Учебник для вузов: В 2 т. 2–у изд., испр. – Т. 2: Айвазян С.А. Основы эконометрики. – М.: ЮНИТИ–ДАНА, 2011. – 432 с.
5. Эконометрика: учеб. / под ред. д–ра экон. наук, проф. В.С. Мхитаряна. – М.: Проспект, 2013. – 384 с.
»
Выдержка из похожей работы
y
и x1
связь сильная, между y
и x2,
x4
– умеренная,
Отсюда
следует вывод о нецелесообразности
включения фактора x3
в уравнение множественной линейной
регрессии (коэффициент парной корреляции
с у
равен 0,08),
Между
факторами x1
и x4
существует сильная прямая связь
(коэффициент парной корреляции > 0,8),
Для того, чтобы избежать явления
мультиколлинеарности, один из этих
факторов должен быть исключен из анализа,
Исключается фактор x1,
умеренно коррелирующий с x2
(коэффициент их парной корреляции равен
0,53), Факторы,
включенные в модель множественной
регрессии: x2,
x4,
Задача
2, Построить
линейную множественную регрессию общей
суммы налогов и платежей на сумму
поступлений по налогу на добавленную
стоимость (x1)
и налогу на прибыль (доход) (x2),
Время
наблюдения
y, млрд,
руб,
x1, млрд,
руб,
x2, млрд,
руб,
январь
38,9
5,6
13,4
февраль
45,3
6,7
15,4
март
61,1
13,1
16,7
I
квартал
145,3
25,3
45,5
апрель
70,4
16,9
16,2
май
63,8
18,4
13
июнь
67,7
19,1
15
II
квартал
201,9
54,4
44,2
I
полугодие
347,2
79,8
89,7
июль
70,6
16,1
20,8
август
78,9
23,3
16,4
сентябрь
73,2
19,2
17,4
III
квартал
222,7
58,6
54,6
9
месяцев
569,9
138,3
144,3
октябрь
78,1
16,1
23,6
ноябрь
103
31,8
23,9
декабрь
133,4
35,4
34,4
IV
квартал
314,5
83,3
81,9
II
полугодие
537,2
141,9
136,5
январь-декабрь
884,4
221,6
226,1
а0=-9,7а1=1,84а2=2,62
Полученное
уравнение
Контрольные вопросы
Что
понимается под множественной
регрессией?
Какие
задачи решаются при построении
уравнения регрессии?
Какие
задачи решаются при спецификации
модели?
Какие
требования предъявляются к факторам,
включаемым в уравнение регрессии?
Что
понимается под коллинеарностью и
мультиколлинеарностью факторов?
Как
проверяется наличие коллинеарности
и мультиколлинеарности?
Какие
подходы применяются для преодоления
межфакторной корреляции?
Какие
функции чаще используются для
построения уравнения множественной
регрессии?
Какой
вид имеет система нормальных уравнений
метода наименьших квадратов в случае
линейной многофакторной регрессии?
По
какой формуле вычисляется индекс
множественной корреляции?
Как
вычисляются индекс множественной
детерминации и скорректированный
индекс множественной детерминации?
Что
означает низкое значение коэффициента
(индекса) множественной корреляции?
Как
проверяется значимость уравнения
регрессии и отдельных коэффициентов?
Как
строятся частные уравнения регрессии?
Как
вычисляются средние частные коэффициенты
эластичности?
Что
такое стандартизированные переменные?
Какой
вид имеет уравнение линейной
регрессии в стандартизированном
масштабе?
Как
оценивается информативность
(значимость) факторов?
Как
вычисляются частные коэффициенты
корреляции?
Опишите
процедуру метода исключения переменных
с использованием частных коэффициентов
корреляции,
Какой
показатель характеризует долю
объясненной с помощью регрессии
дисперсии в общей дисперсии зависимой
переменной?
Из
каких этапов состоит проверка качества
оцененного уравнения регрессии?
Как
рассчитывается и что показывает
коэффициент детерминации R2?
В
каких задачах эконометрики используется
распределение Фишера?
Таблицы
каких распределений используются
при оценке качества линейной регрессии?
Какие
показатели характеризуют независимость
отклонений зависимой переменной от
линии регрессии? Как осуществляется
проверка этой независимости?
В
каких случаях возникают трудности
использования множественной линейной
регрессии в моделировании? В чем
реальная ситуация может не соответствовать
предпосылкам модели?
Когда
необходимо выведение из рассмотрения
незначимых объясняющих переменных
и добавление новых переменных?
