Тема: Задачи по эконометрике.
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
📋 Содержание
Модель регрессии в стандартном масштабе
Выводы
Списки используемой литературы
📖 Введение
2) Постройте линейную множественную регрессию. Определите теоретическое уравнение множественной регрессии. Оцените адекватность построенной модели. Определите значимость переменных, найдите среднюю ошибку аппроксимации, коэффициент детерминации, линейные коэффициенты корреляции между всеми членами регрессии, найти критерий Фишера, Т-статистику и т. д.
3) Проверьте модели на отсутствие автокорреляции.
4) Проверка на гетероскедастичность моделей.
✅ Заключение
Проанализировав данные зависимости средней стоимости квартир, темпы прироста населения, числа комнат, общей площади, жилой площади, плащади кухни и наличия балконаможно сделать ряд выводов:
1. В результате проведенного корреляционного анализа наибольшее
влияние на стоимость квартира оказывает общая площадь недвижимости, у остальных факторов наблюдается более слабый корреляционный отклик.
2. В ходе регрессионного анализа было получено уравнение зависимости:
Y = -201.4631-240.0997X1 + 48.2594X2-13.9905X3 + 19.4792X4-36.4612X5
3. По значению коэффициента множественной корреляции регрессииравным0,63можно сказать, что междуфакторнымии результативными признаками существует умеренная линейная зависимость.
4. Значение F =5,09 существенно превышает табличное, что говорит остатистической значимости уравнения в целом.
5. Табличное значение t–критерия Стьюдента при уровне значимостиα =0,05 и числе степеней свободы 41tтаб =2,021. Коэффициенты t- статистики при регрессорах Х1 , Х2и Х4меньше t таб.,и согласно t–критерию не являются статистически значимыми.
6. Средняя ошибка аппроксимации составляет 0,0698 %. Это значит, что качество тренда, исходя из относительных отклонений по каждому наблюдения, признается хорошим, так в норме средняя ошибка аппроксимации колеблется в пределахдо 10%
7. В таблицезначений критерия Дарбина-Уотсона для уровня значимости 5% при m=4и n=44 критические значенияd1=1.14, d2=1,74, В нашем расчете значение d-критерия=1,32попадает в интервал от d2 до 2, значит автокорреляция отсутствует.
8. Проверка на гетероскедастичность моделей проводилась с использованием теста Бреуша-Пагана. Тестпоказал гетероскедастичность отсутствуети модельсчитаетсягомоскедастичной.