Здесь можно найти образцы любых учебных материалов, т.е. получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ и рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


Курсовик Построение модели множественной регрессии теоретических значений динамики ВВП, определение средней ошибки аппроксимации. Выбор фактора, оказывающего большее влияние. Построение парных моделей регрессии. Определение лучшей модели. Проверка предпосылок МНК.

Информация:

Тип работы: Курсовик. Предмет: Математика. Добавлен: 26.01.2010. Сдан: 2010. Уникальность по antiplagiat.ru: --.

Описание (план):


Министерство образования и науки Российской Федерации
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования
АЛТАЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ им. И.И. ПОЛЗУНОВА
ИНСТИТУТ ЭКОНОМИКИ И УПРАВЛЕНИЯ РЕГИОНАЛЬНЫМ РАЗВИТИЕМ
Расчётное задание
по дисциплине: Эконометрика
Проверка истинности моделей множественной регрессии
Выполнил:
Филатов М.И.
2010
Исходные данные

 
Численность студентов (на 1000 человек населения)
Динамика Валового Внутреннего Продукта (в постоянных ценах)
Динамика валового накопления основного капитала (в постоянных ценах)
 
x1
y
x2
Россия
64
131,2
103
Австралия
50
123
169
Австрия
29
117
115
Азербайджан
22
177,3
103,4
Армения
34
184,1
263,5
Беларусь
195
164,9
162,2
Бельгия
39
115
120
Венгрия
42
139
178
Германия
28
110
102
Грузия
42
169,3
112,4
Дания
40
114
134
Италия
34
111
125
Казахстан
61
163,4
126,7
Канада
42
121
156
Киргизия
46
134,7
83,3
Китай
15
184
420
Мексика
22
122
175
Нидерланды
33
119
129
Норвегия
47
120
130
Польша
54
140
154
Республика Молдова
34
129,1
134,1
Румыния
32
115
132
Соединенное Королевство Великобритания
38
122
146
США
58
117
143
Таджикистан
21
116,4
143,5
Украина
51
122,7
122,6
Финляндия
58
130
154
Франция
36
115
129
Швеция
48
121
129
Япония
32
105
91№
Все данные взяты за 2003 год. Данные взяты из статистического сборника Регионы России Социально-экономические показатели.
2003. Федеральная служба государственной статистики Построение модели множественной регрессии
Расчет параметров

Рассчитаем необходимые параметры:
Признак
Ср. знач.
СКО
Характеристики тесноты связи
вi
bi
Коэф-ты частной корр.
F-критерий фактический
Табличный F-критерий
y
131,77
22,74
Ryx1x2=0,5963
x1
44,9
30,41
ryx1=0,2152
0,2639
0,1973
0,0672
ryx1х2=0,3112
Fx1факт=2,8954
4,21
x2
146,19
60,57
ryx2=0,5353
0,5583
0,2097
0,2326
ryx2х1=0,5695
Fx2факт=12,95
4,21
rx1x2=-0,0872
a=92,26
rx1х2у=-0,2453
Fфакт=7,45
3,35
Уравнение регрессии в стандартизованном масштабе:
ty =2639tx1+0,5583tx2
Уравнение множественной регрессии в естественной форме:
yтеор =92,26+0,1973x1 +0,2097x2

Рассчитаем по этой формуле теоретические значения динамики ВВП и определим среднюю ошибку аппроксимации. Она равна 9,5254.
Выбор фактора, оказывающего большее влияние

1. Динамика валового накопления основного капитала оказывает большее влияние на динамику ВВП, чем численность студентов, так как
2|=0,5583 > |в1|=0,2639.
2. С помощью средних коэффициентов эластичности можно оценить относительную силу влияния динамики валового накопления основного капитала (х2) и числа студентов (х1) на динамику ВВП (у):
=0,0672, =0,2326,
следовательно, с увеличением валового накопления основного капитала на 1% от их среднего значения, динамика ВВП возрастает на 0,23% от своего среднего значения. А при увеличении числа студентов на 1% от своего среднего значения, динамика ВВП увеличится на 0,067% от своего среднего значения. Очевидно, что сила влияния второго фактора (динамики валового накопления основного капитала) на результативный признак (динамику ВВП) значительно больше, чем сила влияния первого фактора (числа студентов).
3.Сравнивая коэффициенты парной и частной корреляции
ryx1
0,2152
ryx2
0,5353
ryx1x2
0,3112
ryx2x1
0,5695
Коэффициенты парной и частной корреляции отличаются незначительно что говорит о слабой межфакторной связи. Связь между динамикой валового накопления основного капитала и динамикой валового внутреннего продукта (связь прямая и средне тесная) выше, чем связь между числом студентов и динамикой ВВП (связь прямая слабая).
4. По коэффициенту множественной корреляции: Rуx1x2=0,5963 можно сделать вывод, что зависимость динамики ВВП от динамики валового накопления основного капитала и числа студентов характеризуется как средне тесная, в которой 59,63% вариации результативного признака определяется вариацией учтённых в модели факторов. Прочие факторы, не включённые в модель, составляют соответственно 35,56% от общей вариации.
4. Так как F - критерий Фишера превышает табличное значение:
Fфакт=7,45 >Fтабл=3,35
то можно говорить о статистической значимости и надёжности уравнения регрессии.
5. Сравнивая частные F - критерии фактические с пороговой константой Fтабл=4,21, делаем вывод: Fх2факт=12,95 > Fтабл, следовательно статистически подтверждена целесообразность включения в модель динамики валового накопления основного капитала, после числа студентов, т.к. этот фактор оказывает большее влияние.
Построение парных моделей регрессии

Представим данные полученные при построении парных моделей в таблице:
Модель
Aср.
r (с)
Уравнение
Fфакт
Линейная
10,89
0,5353
у=102,38+0,201х1
11,24
Степенная
11,008
0,4934
у=38,26Чх10,2481
9,01
Показательная
10,47
0,5350
у=106,53Ч1,001х1
11,23
Гиперболическая
12,59
0,3786
у=165,92-4546,04/х1
4,68
Определение лучшей модели

1. Недопустимую ошибку аппроксимации имеют все 4 модели, однако у показательной модели она наименьшая, это говорит о том что линейная модель лучше аппроксимирует исходные данные чем остальные модели.
2. У линейной модели теснота связи самая сильная по сравнению с другими моделями. Это говорит о том, что показательная модель лучше подходит к нашим данным.
3. Проверив гипотезу о стат. значимости и надежности, получив значения Fфакт больше табличного во всех случаях, получаем, что все 4 уравнения являются стат. значимыми и надежными. Хотя линейная модель имеет наибольшее Fфакт по сравнению с другими моделями, это говорит о большей точности линейной модели.
По двум показателям линейная модель лучше остальных, это говорит о том, что линейная модель лучше аппроксимирует исходные данные. Однако множественная модель, на мой взгляд, лучше аппроксимирует данные, чем линейная, потому что множественная модель имеет допустимую ошибку аппроксимации и большую тесноту связи.
Проверка предпосылок МНК

1.Первую предпосылку проверим путём вычисления суммы значений остатков:
< и т.д.................


x1
x2
y
x1x2
yx1
yx2
y^x
y-y^x
64
103
131,2
6592
8396,8
13513,6
126,48
4,72
50
169
123
8450
6150
20787
137,56
-14,56
29
115
117
3335
3393
13455
122,09
-5,09
22
103,4
177,3
2274,8
3900,6
18332,82
118,28
59,02
34
263,5
184,1
8959
6259,4
48510,35
154,21
29,89
195
162,2
164,9
31629
32155,5
26746,78
164,75
0,15
39
120
115
4680
4485
13800
125,11
-10,11
42
178
139
7476
5838
24742
137,87
1,13
28
102
110
2856
3080
11220
119,17
-9,17
42
112,4
169,3
4720,8
7110,6
19029,32
124,11
45,19
40
134
114
5360
4560
15276
128,25
-14,25
34
125
111
4250
3774
13875
125,18
-14,18
61
126,7
163,4
7728,7
9967,4
20702,78
130,86
32,54
42
156
121
6552
5082
18876
133,25
-12,25
46
83,3
134,7
3831,8
6196,2
11220,51
118,80
15,90
15
420
184
6300
2760
77280
183,27
0,73
22
175
122
3850
2684
21350
133,29
-11,29
33
129
119
4257
3927
15351
125,82
-6,82
47
130
120
6110
5640
15600
128,79
-8,79
54
154
140
8316
7560
21560
135,20
4,80
34
134,1
129,1
4559,4
4389,4
17312,31
127,08
2,02
32
132
115
4224
3680
15180
126,25
-11,25
38
146
122
5548
4636
17812
130,37
-8,37
58
143
117
8294
6786
16731
133,69
-16,69
21
143,5
116,4
3013,5
2444,4
16703,4
126,49
-10,09

Перейти к полному тексту работы



Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.