Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 10 Августа 2012 в 22:11, лабораторная работа

Описание

задача

Работа состоит из  1 файл

Лабораторная работа.doc

— 207.50 Кб (Скачать документ)
tyle="text-align:justify">Обозначим Y = lgy, X = lgx, A= lga.

Тогда уравнение примет вид: Y= А + b X – линейное уравнение регрессии.

Y

X

lg Y

lgX

32

60

1,50514998

1,77815125

40

68

1,60205999

1,83250891

44

80

1,64345268

1,90308999

28

76

1,44715803

1,88081359

50

74

1,69897

1,86923172

56

87

1,74818803

1,93951925

50

96

1,69897

1,98227123

 

1.С помощью пакета Excel вводим данные и выполняем корреляционный анализ

 

lg Y

lgX

lg Y

1

 

lgX

0,624525

1

 

Таким образом, коэффициент корреляции R =0,624525.

2. Выполняем регрессионный анализ

ВЫВОД ИТОГОВ

 

 

 

Регрессионная статистика

 

Множественный R

0,624524606

R-квадрат

0,390030983

Нормированный R-квадрат

0,26803718

Стандартная ошибка

0,094265224

Наблюдения

7

 

 

df

SS

MS

F

Значимость F

Регрессия

1

0,02841

0,02841

3,1971377

0,133799846

Остаток

5

0,04443

0,008886

 

 

Итого

6

0,072839

 

 

 

 

 

Коэф-ты

Станд. Ош

t-стат

P-Значение

Нижние 95%

Y-пересечение

-0,30499

1,07748618

-0,2830533

0,7884807

-3,07474784

Переменная X 1

1,022241

0,571706

1,78805416

0,13379985

-0,447373373

 

Верхние 95%

Нижние 95,0%

Верхние 95,0%

2,464775904

-3,07474784

2,464775904

2,491855968

-0,447373373

2,491855968

 

Уравнение регрессии будет иметь вид:

у = -0,30499 + 1,022241х

Тогда исходное уравнение

Вычислим индекс корреляции, который используется для нелинейных зависимотей:

Y

X

Y^

Yср

(Y-Y^)^2

(Y-Yср)^2

/

(1- /)

32

60

132,7367

42,85714

10147,87

117,8776

192,0009

-191,000856

40

68

150,8575

 

12289,38

8,163265

 

 

44

80

178,127

 

17990,07

1,306122

 

 

28

76

169,0263

 

19888,41

220,7347

 

 

50

74

164,4799

 

13105,64

51,02041

 

 

56

87

194,0777

 

19065,45

172,7347

 

 

50

96

214,6277

 

27102,29

51,02041

 

 

 

 

 

сумма

119589,1

622,8571

 

 

Информация о работе Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях