Контрольная работа: Модель парной регрессии
Содержание
ТЕМА 1. Выборка и генеральная совокупность
Задача 1
ТЕМА 2. Модель парной регрессии
Задача 12
ТЕМА 3. Модель множественной регрессии
Задача 13
ТЕМА 4. Нестационарные временные ряды
Задача 23
ТЕМА 1. Выборка и генеральная совокупность
Задача 1
1. Найдите среднее число государственных вузов в России, если данные их статистического учета с 1994 по 2000г таковы
-
Год 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 Число государственных вузов 548 553 569 573 578 582 584
2. Найдите вариацию числа государственных вузов в России за 1994 2000гг
Решение
Определим выборочное среднее государственных вузов в России, по зависимости учитывая, что n=7.
![]()
Найдем вариацию числа государственных вузов в России за 1994-2000г по формуле:

Таким образом, среднее число государственных вузов в России составляет 570 шт, а вариация 169.
ТЕМА 2. Модель парной регрессии
Задача 12
1. Предварительно вычисленная ковариация двух рядов составляет -4.32, а вариация ряда занятых в экономике равна 7,24. Средние выборочные равняются 68,5 и 5,87 соответственно. Оцените параметры линейного уравнения парной регрессии
.
Решение
Оценим параметры линейного уравнения парной регрессии
![]()
Зная выборочные ковариацию и вариацию, вычислим параметр b по формуле (4)
![]()
а параметр a по зависимости
![]()
На основании полученных данных уравнение парной регрессии примет вид
Определим объясненную сумму квадратов отклонений ESS по формуле (8)
ТЕМА 3. Модель множественной регрессии
Задача 13
-
В таблице представлены ряды данных по продовольственным ресурсам (производству
и импорту
) и личному потреблению картофеля y (млн. тонн) за 9 лет
-
Год 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 
30.8 34.3 38.3 37.7 33.8 39.9 38.7 37 31.4 
1.1 1.2 0.4 0.2 0.1 0.1 0.1 0.2 0.33 y 15.7 16.7 17.5 18.8 18 18.3 18.5 19.1 18
Рассчитать вариации и попарные ковариации для этих рядов.
-
По данным таблицы построить уравнение регрессии, приняв личное потребление картофеля за зависимую переменную, а производство
и импорт
— за объясняющие. Рассчитать коэффициенты при объясняющих переменных. -
Для регрессии, описывающей линейную зависимость потребления картофеля от производства
и импорта
, определить свободный коэффициент a. -
Рассчитать значения личного потребления y картофеля, используя полученное в задаче уравнение регрессии.
-
Рассчитать общую, объясненную и необъясненную сумму квадратов отклонений для рассчитанной ранее регрессии для личного потребления y картофеля.
-
Используя полученные в предыдущем пункте TSS и ESS, рассчитать коэффициент детерминации для регрессии по картофелю.
Решение
Определим выборочные средние
,
и
по формуле (1) при числе наблюдений: n=9
млн. т
млн. т
млн. т
Рассчитаем вариации и попарные ковариации для этих рядов. Вариации для рядов объясняющих переменных
и
можно вычислить по зависимостям (11)


А вариацию зависимой переменной y по зависимости (12)

Попарные ковариации для этих рядов определяются по (13) как



По данным таблицы построим уравнение регрессии
,
Приняв личное потребление фруктов за зависимую переменную, а производство
и импорт
— за объясняющие, предварительно рассчитав коэффициенты при объясняющих переменных.
Расчет коэффициентов
и
производим по зависимостям (15) и (16)

![]()
Для регрессии, описывающей линейную зависимость потребления фруктов от производства
и импорта
, определить свободный коэффициент a.
Свободный коэффициент
уравнения регрессии вычисляется как
млн. т
Рассчитаем значения личного потребления y фруктов, используя полученное в задаче уравнение регрессии.
Расчет значений
по зависимости
![]()
сведен в табл.2.
Таблица 2
-
Год 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 
16.16 16,21 18,04 18,38 18,31 18,73 18,65 18,33 17,68
—
-1,68 -1,63 0,56 0,54 0,47 0,89 0,81 0,49 -0,16 (
—
)22,82 2,66 0,3 0,3 0,2 0,8 0,7 0,24 0,03 yi
15,7 16,7 17,5 18,8 18 18,3 18,5 19,1 18 (yi —
)-2,14 -1,14 -0,34 0,96 0,16 0,46 0,67 1,26 0,16 (yi —
)24,58 1,3 0,12 0,92 0,03 0,21 0,45 1,59 0,03
Рассчитаем общую и объясненную сумму квадратов отклонений для рассчитанной ранее регрессии для личного потребления y фруктов.
Определим объясненную сумму квадратов отклонений ESS по формуле (8)
![]()
с помощью результатов, приведенных в табл.2. Тогда получим
![]()
![]()
Общая сумма квадратов отклонений ТSS находится по зависимости (9)
![]()
с использованием данных табл.2. Суммируя результаты, приведенные в последней строке этой таблицы, получим
![]()
![]()
Используя полученные в предыдущем пункте величины TSS и ESS, рассчитаем коэффициент детерминации
для регрессии по фруктам в соответствии с (7) как отношение ESS к TSS
![]()
Оценим теперь коэффициент корреляции для фактических y и прогнозных значений
. Фактически, коэффициент детерминации
равен квадрату выборочной корреляции между y и
, т.е.
![]()
В соответствии с зависимостью (20) имеем
,
Вывод: Полученная величина коэффициента корреляции лежит в диапазоне 0,7-0,9, что указывает на хорошее состояние соответствия уравнения регрессии фактическому изменению величины у.
ТЕМА 4. Нестационарные временные ряды
Задача 23
По данным таблицы в задаче 18, где представлены данные по личным потребительским расходам на газ (млн. долл.) с 1969 по 1983гг. (США), с помощью критерия, основанного на критерии восходящих и нисходящих серий, проверить гипотезу о неизменности среднего значения временного ряда.
-
В таблице представлены данные по личным потребительским расходам на газ (млн. долл.) с 1969 по 1983гг. (США)
-
Год 1969 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 расходы 6200 6300 6400 6600 6400 6500 6600 6700
-
Год 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 расходы 6500 6700 6600 6600 6300 6400 6000
Решение
Определяем число наблюдений n=15. Для нахождения медианы производим ранжирование временного ряда, т.е. записываем все значения ряда по порядку от минимального до максимального:
6000,6200,6300,6300,6400,6400,6400,6500,6500,6600,6600,6600,6600,6700,6700.
Поскольку число наблюдений n нечетное, то вычисляем медиану по формуле ( )
![]()
Теперь вместо исходного временного ряда, содержащегося в таблице, создаем ряд из плюсов и минусов согласно правилу:
«+» если
и «-» если
. Члены
не учитываются
Ряд, состоящий из плюсов и минусов, имеет вид
«+», «+»,«+», «+»,«+»,«+»,«+»,«+»,«+»,«+»,«+»,«+», «+».
Глядя на полученный ряд из плюсов и минусов, определяем общее число непрерывных серий из плюсов и из минусов
. В данном случае
. Определяем протяженность самой длинной серии
.
Проверяем выполнение неравенств
![]()
![]()
Вывод. Поскольку ни одно из неравенств не выполняется (4<5, а 6>4), то гипотеза о неизменности среднего значения отвергается с вероятностью ошибки от 0,05 до 0,0975.
Список литературы
-
Эконометрика. Юниты 1,2,3. //Разработка С.Б.Давыдовой. -М.:Современная гуманитарная академия. -2006.
-
Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. М.: Дело. 2001.- 400с.
-
Афанасьев В.Н., Юзданцев М.М., Гуляева Т.Н. Эконометрика. Учебник. – М.: Финансы и статистика., 2006.
-
Елисеева Н.Н., Кудряшова С.В., Костеева Т.В. . Эконометрика. Учебник. М.: Финансы и статистика., 2005.-576с.
-
Бородин С.А. Эконометрика: учебное пособие. – М.: Новое издание, 2001.
-
Колемаев В.А. Эконометрика. Учебник. – М.: ИНФРА – М, 2005 -160с.