Эконометрика, вариант 3
Sold <10
                        
                            The sale of this product is suspended.
                        
                    
                    
                    
                
            
                
                
                    Secure deal
                
            
            
            
                
                    
                    
                        Instant delivery
                    
                
            
        Product description
                        
        
            
        
    ВВЕДЕНИЕ
ЗАДАНИЕ
1 Проведение множественного линейного регрессионного анализа многомерной выборки с целью получения наилучшей модели регрессии.
2 Оценка не менее трех моделей по схеме:
2.1 Спецификация, определение общего вида уравнения регрессии.
2.2 Подготовка данных, подбор переменных для модели.
2.3 Параметризация, построение оценок неизвестных параметров, входящих в уравнение регрессии.
2.4 Верификация, проверка статистических гипотез о регрессии по уровню значимости =0,05.
2.5 Выбор наилучшей модели (с обоснованием).
ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ
Анализируемая выборка – это первичная двумерная статистическая совокупность размерности 21×4, где 21 наблюдение (строки) и 4 переменные (столбцы), причем Y- объясняемая переменная, а X1, X2, X3 — объясняющие переменные. Исходные данные приведены в таблице 1.
Таблица 1 – Исходные данные
№X4=YX1X2X3
1-1031225647
2-309,83375-29143
3-944,3381720
4-1785-23456015
5-1252582566
6-284,53158-55992
7-1842-58428350
8-1175-360-12599
9-657,13249-7090
10-11828025397
11-938,2349139346
1224,97385-62770
13-1861-55334538
14-12638936117
15-1300-2207840
16-1294-274022
17-878,0377-4735
18-2034-53952035
19-921,23-170-22747
20-358,73423-14230
21-1852-9468833
                    
        
            ЗАДАНИЕ
1 Проведение множественного линейного регрессионного анализа многомерной выборки с целью получения наилучшей модели регрессии.
2 Оценка не менее трех моделей по схеме:
2.1 Спецификация, определение общего вида уравнения регрессии.
2.2 Подготовка данных, подбор переменных для модели.
2.3 Параметризация, построение оценок неизвестных параметров, входящих в уравнение регрессии.
2.4 Верификация, проверка статистических гипотез о регрессии по уровню значимости =0,05.
2.5 Выбор наилучшей модели (с обоснованием).
ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ
Анализируемая выборка – это первичная двумерная статистическая совокупность размерности 21×4, где 21 наблюдение (строки) и 4 переменные (столбцы), причем Y- объясняемая переменная, а X1, X2, X3 — объясняющие переменные. Исходные данные приведены в таблице 1.
Таблица 1 – Исходные данные
№X4=YX1X2X3
1-1031225647
2-309,83375-29143
3-944,3381720
4-1785-23456015
5-1252582566
6-284,53158-55992
7-1842-58428350
8-1175-360-12599
9-657,13249-7090
10-11828025397
11-938,2349139346
1224,97385-62770
13-1861-55334538
14-12638936117
15-1300-2207840
16-1294-274022
17-878,0377-4735
18-2034-53952035
19-921,23-170-22747
20-358,73423-14230
21-1852-9468833
Main features
- Content type File
 - Content description 116,52 kB
 - Updated on the site 17.08.2013
 
Reviews
No reviews yet
                    
                        
                        ОРИГИНАЛ
                    
                    
                        
                            
                            0