Модель множественной линейной регрессии, оценка ее параметров и качества

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 10 Марта 2014 в 04:10, реферат

Описание работы

Современные социально-экономические процессы и явления зависят от большого количества факторов, их определяющих. В связи с этим квалифицированному специалисту необходимо не только иметь четкие представления об основных направлениях развития экономики, но и уметь учитывать сложное взаимосвязанное многообразие факторов, оказывающих существенное влияние на изучаемый процесс. Такие исследования невозможно проводить без знания основ теории вероятностей, математической статистики, многомерных статистических методов и эконометрики. Значение эконометрического анализа состоит в том, что он является связующим звеном между экономической теорией и практикой. Эконометрика дает методы экономических измерений, методы оценки параметров моделей микро- и макроэкономики.

Скачать архив (319.89 Кб) Сколько стоит заказать работу?
Файлы: 1 файл

курсач стрельченко.docx

— 347.82 Кб (Скачать файл)

Примечание – Источник: собственная разработка.

ПРИЛОЖЕНИЕ Г

Итоги регрессионного анализа

Таблица 4 – Регрессионный анализ

ВЫВОД ИТОГОВ

              
                 

Регрессионная статистика

              

Множественный R

0,850796

              

R-квадрат

0,723853

              

Нормированный R-квадрат

0,666322

              

Стандартная ошибка

76358,26

              

Наблюдения

30

              
                 

Дисперсионный анализ

            
 

df

SS

MS

F

Значимость F

      

Регрессия

5

3,67E+11

7,34E+10

12,58205

4,59E-06

      

Остаток

24

1,4E+11

5,83E+09

          

Итого

29

5,07E+11

            
                 
 

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Нижние 95%

Верхние 95%

Нижние 95,0%

Верхние 95,0%

Y-пересечение

-64647,1

128190,8

-0,5043

0,618647

-329220

199925,8

-329220

199925,8

Переменная х1

0,793009

0,343123

2,311154

0,029727

0,084839

1,50118

0,084839

1,50118

Переменная х2

0,68653

0,247102

2,77832

0,010441

0,176535

1,196524

0,176535

1,196524

Переменная х3

0,349165

0,066731

5,232406

2,31E-05

0,211439

0,486892

0,211439

0,486892

Переменная х4

17,99489

12,81372

1,404346

0,173026

-8,45133

44,44111

-8,45133

44,44111

Переменная х5

-3,24195

2,696452

-1,2023

0,240976

-8,80715

2,323257

-8,80715

2,323257


Примечание – Источник: собственная разработка.

ПРИЛОЖЕНИЕ Д

Итоги регрессионного анализа

Таблица 5 – Регрессионный анализ

ВЫВОД ИТОГОВ

                
                   

Регрессионная статистика

                

Множественный R

0,836004

                

R-квадрат

0,698902

                

Нормированный R-квадрат

0,66416

                

Стандартная ошибка

76605,26

                

Наблюдения

30

                
                   

Дисперсионный анализ

              
 

df

SS

MS

F

Значимость F

        

Регрессия

3

3,54E+11

1,18E+11

20,1169

5,94E-07

        

Остаток

26

1,53E+11

5,87E+09

            

Итого

29

5,07E+11

              
                   
 

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Нижние 95%

Верхние 95%

Нижние 95,0%

Верхние 95,0%

  

Y-пересечение

-97892,9

115091,2

-0,85057

0,402775

-334466

138680,4

-334466

138680,4

  

Переменная х1

0,886441

0,307081

2,886664

0,007735

0,255226

1,517655

0,255226

1,517655

  

Переменная х2

0,794512

0,207074

3,836842

0,000714

0,368864

1,220159

0,368864

1,220159

  

Переменная х3

0,379199

0,058285

6,505975

6,76E-07

0,259393

0,499005

0,259393

0,499005

  

Примечание – Источник: собственная разработка.

 

 

ПРИЛОЖЕНИЕ Е

Итоги регрессионного анализа

Таблица 6 – Регрессионный анализ

ВЫВОД ИТОГОВ

              
                 

Регрессионная статистика

              

Множественный R

0,993973

              

R-квадрат

0,987982

              

Нормированный R-квадрат

0,950055

              

Стандартная ошибка

76211,96

              

Наблюдения

30

              
                 

Дисперсионный анализ

            
 

df

SS

MS

F

Значимость F

      

Регрессия

3

1,29E+13

4,3E+12

739,8712

2,8E-25

      

Остаток

27

1,57E+11

5,81E+09

          

Итого

30

1,3E+13

            
                 
 

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Нижние 95%

Верхние 95%

Нижние 95,0%

Верхние 95,0%

Y-пересечение

0

#Н/Д

#Н/Д

#Н/Д

#Н/Д

#Н/Д

#Н/Д

#Н/Д

Переменная х1

0,767551

0,272022

2,821655

0,008854

0,209409

1,325694

0,209409

1,325694

Переменная х2

0,641599

0,102234

6,275818

1,03E-06

0,431833

0,851365

0,431833

0,851365

Переменная х3

0,357194

0,05196

6,874365

2,19E-07

0,250581

0,463808

0,250581

0,463808

                 

Примечание – Источник: собственная разработка.

 

 

 


Информация о работе Модель множественной линейной регрессии, оценка ее параметров и качества