Порядок выполнения задания

Задача № 3 по дисциплине

«Эконометрика»

Требуется:

1. Построить линейное уравнение парной регрессии у от х. Дать интерпретацию полученным параметрам регрессии.

2. Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции, коэффициент детерминации и среднюю ошибку аппроксимации.

3. Оценить статистическую значимость уравнения регрессии с помощью F -критерия Фишера.

Методические указания: Для расчета параметров уравнения линейной регрессии постройте расчетную таблицу.

ПОРЯДОК ВЫПОЛНЕНИЯ ЗАДАНИЯ

1. Построить расчетную таблицу

2. Заполнить графы таблицы

3. Произвести расчет дисперсии х и у

4. Произвести расчет среднего квадратического отклонения по х и у

5. Произвести расчет коэффициента корреляции сделать вывод о тесноте и направлении связи.

6. Построить уравнение парной регрессии, для чего определить параметры а и b (описать значение коэффициента регрессии)

,

7. Определить параметры линейной регрессии с помощью статистической функции ЛИНЕЙН

7.1 Выделить область пустых ячеек (5 строк, 2 столбца)

7.2 Активизировать мастер функций ВСТАВКА\ФУНКЦИЯ

7.3 В окне категория выбрать СТАТИСТИЧЕСКИЕ, в окне функция выбрать ЛИНЕЙН

7.4 Заполнить аргументы функции

Известные значения х – диапазон, содержащий данные факторного признака

Известные значения у – диапазон, содержащий данные результативного признака

Константа – указывает на наличие или отсутствие свободного члена в уравнении. (Если константа = 1, то свободный член рассчитывается обычным способом, если константа = 0, то свободный член признается равным нулю)

Статистика – логическое значение которое указывает выводить дополнительную информацию по регрессионному анализу или нет. Статистика =1.

7.5 В верхней левой ячейке выявленной области появиться первый элемент таблицы. Чтобы раскрыть всю таблицу необходимо нажать клавишу F2, затем, комбинацию клавиш (CTRL+SHIFT+ENTER)

Представленная информация будет представлена в виде

7. Рассчитать теоретические значения с помощью построенного уравнения регрессии.

8. Рассчитать коэффициент детерминации, как квадрат коэффициента корреляции, и сравнить его с табличным значением, полученным с помощью функции ЛИНЕЙН.

9. Рассчитать и оценить среднюю ошибку аппроксимации

10.Произвести дисперсионный анализ, представив данные в виде таблицы

Компоненты дисперсии	Сумма квадратов	Число степеней свободы	Дисперсия на одну степень свободы
Общая
Факторная
Остаточная

11. Рассчитать фактическое значение коэффициента Фишера при использовании формулы

Табличное значение коэффициента Фишера получить с использованием функции FРАСПОБР

12. С помощью инструмента анализа данных РЕГРЕССИЯ произвести расчет результатов регрессионной статистики, дисперсионного анализа и доверительных интервалов, остатки и графики остатков и подбора линии регрессии.

12.1 Получить доступ к пакету анализа. В главном меню последовательно выбрать СЕРВИС\НАДСТРОЙКИ и выбрать ПАКЕТ АНАЛИЗА

12.2. В главном меню выбрать СЕРВИС\АНАЛИЗ ДАННЫХ\РЕГРЕССИЯ

12.3 Заполнить диалоговое окно

Входной интервал У - диапазон, содержащий данные результативного признака

Входной интервал Х - диапазон, содержащий данные факторного признака

Метки – флажок, указывающий содержит ли первая строка названия столбцов или нет (установить флажок)

Константа ноль - флажок, указывающий на наличие или отсутствие свободного члена в уравнении (флажок не устанавливать)

Выходной интервал - указать левую верхнюю ячейку будущего диапазона

Получить информацию по остаткам и построить графики остатков и подбора установив соответствующие флажки в диалоговом окне, а именно, остатки и графики остатков, графики подбора.

13. Сравнить полученные данные с рассчитанными ранее, а именно, результаты дисперсионного анализа, остатки и значение F-критерия.

14. Оценить статистическую значимость уравнения регрессии путем сравнения фактического и табличного значения F-критерия.(FРАСПОБР)

Расчетная таблица

№ предприятия

х

у

х*у

х2

у2

А

Б

В

Г

Д

Е

Ж

З

И

К

Л

М

Итого

Среднее знач.

Дисперсия с помощью функции ДИСПР

СКО с помощью функции СТАНДОТКЛОНП

Коэффициент корреляции с помощью функции КОРРЕЛ

Параметр а

Параметр b

Уравнение регрессии

Ошибка аппроксимации

Вариант 1

Вариант 2

Вариант 3

Вариант 4

Вариант 5

Вариант 6

Вариант 7

Вариант 8

Вариант 9