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