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)

 

Под корнем получился отрицательный результат. Следовательно, дальнейший анализ функции невозможен.

 

III. ПОКАЗАТЕЛЬНАЯ ФУНКЦИЯ.

Уравнение показательной кривой:

.             

После логарифмирования имеем:

.

Обозначим Y = lgy, В = lgb, A= lga.

Тогда уравнение примет вид: Y= А + B x – линейное уравнение регрессии.

Y

X

lgY

32

60

1,50515

40

68

1,60206

44

80

1,643453

28

76

1,447158

50

74

1,69897

56

87

1,748188

50

96

1,69897

 

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

 

X

lgY

X

1

 

lgY

0,623121

1

 

Таким образом, коэффициент корреляции R =0,623121

2. Выполняем регрессионный анализ

ВЫВОД ИТОГОВ

Регрессионная статистика

 

Множественный R

0,62312124

R-квадрат

0,38828008

Нормированный R-квадрат

0,26593609

Стандартная ошибка

0,09440042

Наблюдения

7

 

 

df

SS

MS

F

Значимость F

Регрессия

1

0,028282

0,028282

3,173675

0,134937256

Остаток

5

0,0445572

0,0089114

 

 

Итого

6

0,0728392

 

 

 

 

 

Коэф-ты

Станд.ошиб

t-стат.

P-Значение

Нижние 95%

Y-пересечение

1,1746092

0,252858171

4,6453281

0,005605681

0,524617619

Переменная X 1

0,0057702

0,003238997

1,7814812

0,134937256

-0,002555881

 

Верхние 95%

Нижние 95,0%

Верхние 95,0%

1,824600738

0,524617619

1,824600738

0,014096304

-0,002555881

0,014096304

 

Таким образом, уравнение регрессии примет вид:

у = 1,1746092+ 0,0057702·х

Тогда исходное уравнение будет:

Вычислим индекс корреляции, который используется для нелинейных зависимотей:

Y

X

Y^

Yср

(Y-Y^)^2

(Y-Yср)^2

/

(1- /)^0,5

32

60

33,17416

77,28571

1,378663

1,378663

0,28698

0,844403

40

68

36,89436

 

9,64499

46,59202

 

 

44

80

43,27131

 

0,530995

117,1987

 

 

28

76

41,03175

 

169,8264

26,77198

 

 

50

74

39,95582

 

100,8856

283,1087

 

 

56

87

47,48867

 

72,44275

521,0187

 

 

50

96

53,52048

 

12,39378

283,1087

 

 

 

 

 

СУММА

367,1032

1279,178

 

Информация о работе Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях