Студопедия

Главная страница Случайная страница

КАТЕГОРИИ:

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






По обследованию 12 случайно выбранных семей характеристики показателей накоплений, дохода и имущества представлены в таблице.





Построена матрица парных коэффициентов корреляции


На основании сравнения частных F-критериев Фишера (Fтабл=5,12) можно утверждать, что фактор …

х1 целесообразно включать в уравнения регрессии после того, как в него был включен фактор х2

х2 целесообразно включать в уравнения регрессии после того, как в него был включен фактор х1

х1 нецелесообразно включать в уравнения регрессии после того, как в него был включен фактор х2

х2 нецелесообразно включать в уравнения регрессии после того, как в него был включен фактор х1

Решение:

Частные F-критерии и оценивают статистическую значимость присутствия факторов х1 и х2 в уравнении множественной регрессии, оценивают целесообразность включения одного фактора после другого. оценивает целесообразность включения в уравнения факторов х1 после того, как в него был включен фактор х2, а указывает на целесообразность включения в модель фактора х2 после фактора х1.
Чтобы вычислить коэффициент детерминации, воспользуемся формулой . Будем считать х1 – доход, х2 – имущество. Коэффициенты парной корреляции известны и равны ,
Расчет стандартизированных коэффициентов выполним по формулам
= = 0,7236;
= = -0,4467.

Итак, коэффициент детерминации равен
=0,88·0,7236+(-0,7)·(-0,4467)=0,9495.

Частные F-критерии

= 81,89> Fтабл, значит, целесообразно включить в уравнения регрессии фактор х1 после того, как в него был включен фактор х2.

= 31,21> Fтабл, значит, целесообразно включить в уравнения регрессии фактор х1 после того, как в него был включен фактор х2.

В таблице представлены данные по субъектам федерации Центрального федерального округа, за исключением Москвы. Области упорядочены по возрастанию независимой переменной х – объему кредитов, предоставленных предприятиям, организациям, банкам и физическим лицам.


По данной выборке построено уравнение регрессии y = 3151,1 + 8,8487 · x. Коэффициент детерминации R2 = 0,9708.

Исключив из выборки аномальное значение (Московскую область) и построив уравнение линейной зависимости, можно утверждать, что …

между объемом кредитов, предоставленных предприятиям, организациям, банкам и физическим лицам, и инвестициями в основной капитал нет линейной зависимости

коэффициент регрессии в полученном уравнении оказался незначимым, значит, его можно признать равным нулю

при увеличении объема кредитов, предоставленных предприятиям, организациям, банкам и физическим лицам на 1 млн руб., инвестиции в основной капитал увеличиваются на 5,3 млн руб.

при увеличении объема кредитов, предоставленных предприятиям, организациям, банкам и физическим лицам на 1 млн руб., инвестиции в основной капитал уменьшаются на 5,3 млн руб.



Решение:

Если исключить аномальное значение и построить поле корреляции и уравнение регрессии, а также рассчитать коэффициент детерминации (см. на рисунке), то можно заметить, что связь между переменными является слабой.


Значит, можно сделать вывод, что между объемом кредитов, предоставленных предприятиям, организациям, банкам и физическим лицам, и инвестициями в основной капитал по Центральному федеральному округу нет линейной зависимости. Кроме того, в уравнении y = 4083,7 + 5,3083 · x коэффициент регрессии b является незначимым и его можно считать равным нулю.

 


mylektsii.ru - Мои Лекции - 2015-2019 год. (0.005 сек.)Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав Пожаловаться на материал