Исследование влияния основных социально-экономических показателей на результативный признак

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 06 Декабря 2014 в 19:57, контрольная работа

Описание работы

Цель исследования: изучение влияния факторов на успеваемостьшкольников Сузановской средней школы 8-11 классов.
Объект исследования: ученики8-11 классаСузановской средней школы Новосергиевского района Оренбургской области.
Предметом исследования выступает набор количественных и качественных признаков, характеризующих:
y- успеваемость по обществознанию;
x1 - количество школьников в исследуемых классах;

Файлы: 1 файл

эконометрика.docx

— 93.15 Кб (Скачать файл)

 

Вывод: F наблюдаемое больше чем Fтабличное. Гипотеза Н0 отклоняется принимается Н1. Модель адекватна выборочным данным.

 

 

 

 

4 Задание. Проверка на значимость отдельных коэффициентов модели множественной регрессии

 

H0: Вj = 0 (незначимый)

В1: Вj не= 0 (значимый)

tкр= (ά;n-к-1) по таблице Стьюдента, где ά = 0,05

 

Tкр– находим по таблице Стьюдента. (0,05; 24)

 

Tкр= 2,06

Таблица

 

Коэффициент

Значение

Tкр

Выводы

В0

0,25

0,28

2,06

Незначим

В1

0,01

0,84

2,06

Незначим

В2

-0,0033

-0,06

2,06

Незначим

В3

-0,05

-0,36

2,06

Незначим

В4

-0,13

-1,05

2,06

Незначим

В5

0,07

0,49

2,06

Незначим

В6

0,24

1,94

2,06

Незначим

В7

0,66

5,26

2,06

Значим

В8

0,01

0,106

2,06

Незначим


 

 

5 Задание. Для значимых коэффициентов построим доверительные интервалы

 

Нижняя граница

Коэффициент

Верхняя граница

0,405

В7

0,92


 

 

 

6 Задание. Оценим  качество построенной модели  с помощью выборочного коэффициента  детерминации

 

R2=0,89

 

Выводы:В результате эконометрического моделирования мы выявили, что значимое влияние на успеваемость школьников Сузановской средней школы в 8-11 классах оказывает фактор x7 – успеваемость по истории (по расчетам в excel и по таблице).

Успеваемость по истории Отечества влияет на успеваемость по обществознанию, так как оба предмета являются  гуманитарными и часто выбираются  учащимися при сдаче ЕГЭ для поступления в учебные заведения. Кроме этого историю и обществознание в Сузановской школе ведет один и тот же педагог.

Поэтому при улучшении успеваемости школьников по истории Отечества на 1 балл,  успеваемость школьников по обществознанию увеличится в среднем на 0,66 баллов.

Все остальные факторы оказались незначимыми. Однако R2 = 0, 89 (чем ближе к 1, тем лучше). Это означает, что вариация успеваемости школьников на 89% объясняется вошедшими в модель факторами. И на 11% объясняется вариацией неучтенных моделей факторов.

 

 

2 задача. Мультиколлинеарность.

 

Из условия (постановки) задачи можно заподозрить зависимость между признаками x5 и x7, т.е. успеваемостью по русскому языку и истории, поскольку это две дисциплины гуманитарного блока.

Проверим данное предположение с помощью внешних и формальных признаков.

Внешние признаки:

1) Большинство (все кроме  B7) оказались незначимы. В то время как вся модель казалась адекватной выборочным данным;

2) Большинство доверительных  интервалов для коэффициентов  (все кроме В7) содержат внутри себя точку 0;

3) Стандартные ошибки  для коэффициентов В0,В2, В3, В4, В5, В8      превышают значение самих коэффициентов;

4) х2, х3, х4 имеют отрицательные значения. Однако не всегда отрицательные знаки интерпретируются неправильно. В нашем случае отрицательный знак при x4 наоборот верный, он показывает, что ученики, которые занимаются в кружках (секциях) имеют успеваемость по обществознанию ниже, чем ученики, которые не занимаются в кружках, это можно объяснить их занятостью и меньшим количеством времени на выполнение домашнего задания и подготовку к уроку.

 

Анализируя корреляционную матрицу можно выявить наиболее тесную взаимосвязь Х5 , Х6, и Х7. Ниже представлена корреляционная матрица.

 

 

Столбец 1

Столбец 2

Столбец 3

Столбец 4

Столбец 5

Столбец 6

Столбец 7

Столбец 8

Столбец 1

1

             

Столбец 2

-0,16762

1

           

Столбец 3

0,104839

-0,26647

1

         

Столбец 4

0,012581

-0,13939

0,283333

1

       

Столбец 5

0,051806

-0,10561

0,223452

0,141732

1

     

Столбец 6

0,239981

-0,189

0,252349

0,192382

0,810425

1

   

Столбец 7

0,38811

-0,09569

0,230599

0,131329

0,753419

0,778709

1

 

Столбец 8

0,050435

-0,06574

-0,0297

-0,13363

-0,06399

-0,14576

-0,10146

1


 

 

Действительно, на основе корреляционной матрицы можно выделить зависимость между х6и х5; х7 и х5; х7 и х6. Выбирали среди признаков, где коэффициент корреляции больше 0,6.

 

R2х1 = 0,32

R2х2 = 0,13

R2х3 = 0,16

R2х4 = 0,11

R2х5 =0,75

R2х6 =0,74

R2х7 =0,72

R2х8 =0,06

 

Наиболее близкие показатели к 1 (R2х5 =0,75, R2х6 =0,74, R2х7 =0,72) между этими показателями существует мультиколлинеарность.

Устраним мультиколлинеарность методом пошаговой регрессии с исключением переменных. На первом шаге исключаем из рассмотрения х2 поскольку ему соответствует незначительный коэффициент = 0,06.

Возвращаемся к исходным данным удаляем х2. Снова регрессия, но уже без х2.

 

Y=  0,19+0,01х1-0,05х3-0,13х4+0,07х5+0,24х6+0,66 х7+0,01х8

Ткр= (0,05; 25) = 2,05

Таблица

 

Коэффициент

Значение

Tкр

Выводы

В0

0,19

0,65

2,05

Незначим

В1

0,01

0,88

2,05

Незначим

В3

0,05

-0,37

2,05

Незначим

В4

0,13

-1,07

2,05

Незначим

В5

0,07

0,501

2,05

Незначим

В6

0,24

2,01

2,05

Незначим

В7

0,66

5,409

2,05

Значим

В8

0,01

0,11

2,05

Незначим 


 

 

На следующем шаге исключаем х8. Убираем х8.

Y=  0,206+0,014х1-0,05х3-0,13х4+0,07х5+0,24х6+0,66х7

Ткр= (0,05; 26) = 2,05

Таблица

 

Коэффициент

Значение

Tкр

Выводы

В0

0,206

0,71

2,05

Незначим

В1

0,014

0,92

2,05

Незначим

В3

-0,05

-0,37

2,05

Незначим

В4

-0,13

-1,11

2,05

Незначим

В5

0,07

0,53

2,05

Незначим

В6

0,24

2,06

2,05

Значим

В7

0,66

5,52

2,05

Значим


 

 

Исключаем х3. Убираем х3.

 

Y=  0,19 + 0,01х1-0,14 х4 + 0,07 х5 + 0,24 х6 + 0,66 х7

Ткр= (0,05; 27) = 2,05

Таблица

Коэффициент

Значение

Tкр

Выводы

В0

0,19

0,69

2,05

Незначим

В1

0,01

0,92

2,05

Незначим

В4

-0,14

-1,26

2,05

Незначим

В5

0,07

0,52

2,05

Незначим

В6

0,24

2,07

2,05

Значим

В7

0,66

5,604

2,05

Значим


 

 

Исключаем х5. Убираем х5.

 

Y=  0,26 + 0,01х1-0,14 х4 + 0,27х6 + 0,69х7

Ткр= (0,05; 28) = 2,04

 

Таблица

Коэффициент

Значение

Tкр

Выводы

В0

0,26

1,08

2,04

Незначим

В1

0,01

0,78

2,04

Незначим

В4

-0,14

-1,3

2,04

Незначим

В6

0,27

2,86

2,04

Значим

В7

0,69

6,64

2,04

Значим


 

 

Исключаем х1. Убираем х1.

 

Y=  0,302-0,14 х4 + 0,26х6 + 0,71х7

Ткр= (0,05; 29) = 2,04

Таблица

Коэффициент

Значение

Tкр

Выводы

В0

0,302

1,26

2,04

Незначим

В4

-0,14

-1,33

2,04

Незначим

В6

0,26

2,81

2,04

Значим

В7

0,71

7,36

2,04

Значим


 

 

 

Исключаем х4. Убираем х4.

 

Y=  0,23 + 0,72х6 + 0,24х7

Ткр= (0,05; 30) = 2,04

Таблица

Коэффициент

Значение

Tкр

Выводы

В0

0,23

0,98

2,04

Незначим

В6

0,72

7,31

2,04

Значим

В7

0,24

2,61

2,04

Значим


 

 

Вывод: Мы получили модель со значимыми коэффициентами В6и В7. Таким образом, на успеваемость учащихся Сузановской средней школы по обществознанию оказывают значительное влияние средний бал успеваемости по алгебре и средний бал успеваемости по истории Отечества.

При увеличении успеваемости школьников по алгебре на 1 балл их успеваемость по обществознанию улучшается, а именно, увеличивается в среднем на 0,72 балла,  увеличение успеваемости по истории на 1 балл приводит к роту среднего балла по обществознанию на 0,24 балла.

 

3. Обобщенная линейная модель множественной регрессии. С гетероскедастичными остатками.

 

На основе предыдущего задания мы выявили, что значимыми являются факторы х6 и х7. Теперь определим, существует ли у этих факторов гетероскедастичные остатки.

 

Д (Ei) = const - гомоскед.

Д (Ei) = (не равно) const – гетероск.

 

Берём фактор х6 рядом с ним в Excel ставим последние остатки полученные нами во время устранения мультиколлинеарности. Дальше через вставку функции (АВS) определяем е\.

Информация о работе Исследование влияния основных социально-экономических показателей на результативный признак