Лабораторная работа - Исследование парной и множественной линейной регрессии в экономических расчетах - файл n1.docx

Лабораторная работа - Исследование парной и множественной линейной регрессии в экономических расчетах
Скачать все файлы (69.8 kb.)

Доступные файлы (1):
n1.docx70kb.01.04.2014 06:29скачать

n1.docx

1   2   3
(2.1)
Таблица 2.3 – Исходная матрица Х для решения матричного уравнения.



1

2,12

9,97

6,28

1

4,4

11,43

7,64

1

6,16

16,61

8,25

1

8,69

14,28

8,61

1

10,47

14,93

10,21

1

13,41

17,04

10,43

1

15,98

18,82

11,54

1

18,24

20,3

13,73

1

20,89

21,48

13,64

1

22,66

22,22

14,41

1

24,91

22,41

13,98

1

26,03

24,45

16,45

1

27,25

24,75

14,83

1

29,74

24,89

15,06

1

31,8

25,95

15,61

1

33,66

27,27

17,14


Таблица 2.4 – Транспонированная матрица Х.


1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

2,12

4,4

6,16

8,69

10,47

13,41

15,98

18,24

20,89

22,66

24,91

26,03

27,25

29,74

31,8

33,66

9,97

11,43

16,61

14,28

14,93

17,04

18,82

20,3

21,48

22,22

22,41

24,45

24,75

24,89

25,95

27,27

6,28

7,64

8,25

8,61

10,21

10,43

11,54

13,73

13,64

14,41

13,98

16,45

14,83

15,06

15,61

17,14


Таблица 2.5- Умножение транспонированной матрицы на исходную.


16

296,41

316,8

197,81

296,41

7034,0255

6658,3516

4167,4177

316,8

6658,3516

6693,6646

4179,0293

197,81

4167,4177

4179,0293

2618,6409



Таблица 2.6- Обращение предыдущей матрицы.


7,89494946

0,37050608

-0,477705

-0,42366

0,37050608

0,01989133

-0,023203

-0,02261

-0,477705

-0,0232034

0,0700557

-0,03879

-0,4236588

-0,0226138

-0,038788

0,130274


Таблица 2.7-Умножение обращенной матрицы на транспонированную.


1,2571

0,8282

-1,252

0,6453

0,3164

0,3045

-0,063

-0,8613

-0,405

-0,428

0,49614

-1,10

-0,1148

0,6434

0,6673

0,0776

0,0393

0,0200

-0,078

0,0173

0,0014

0,006

-0,009

-0,0482

-0,0208

-0,020

0,02987

-0,051

0,0029

0,044

0,0479

0,0196

-0,072

-0,075

0,22

-0,012

-0,070

0,0003

0,0223

-0,0114

0,0133

-0,005

-0,028

-0,006

0,04866

-0,008

-0,003

-0,013

-0,040

0,0287

-0,132

-0,052

0,0905

-0,029

-0,011

0,16513

0,04771

0,0793

-0,035

0,1823

-0,0679

-0,099

-0,115

-0,009



Таблица 2.8- Получение коэффициентов регрессии в результате умножения на Y.


a0

4,94493048

a1

0,950300071

a2

-0,19238885

a3

0,407620719


2.2.3 Оценим значимость параметров регрессии с помощью t-статистики:

(2.2)
Sai - квадратичная ошибка параметров.

(2.3)
- диагональный элемент обращенной матрицы;

S- оценка среднеквадратического отклонения ошибок.

(2.4)

Таблица 2.9- Анализ значимости параметров регрессии.


N

Yи (исходное)

Yп (полученное)

Yи-Ycp

(Yи-Ycp)^2

e=Yи-Yп

e^2=(Yи-Yп)^2

(Yпол-Ycp)^2

1

7,45

7,601307958

-16,33

266,6689

-0,15130796

0,022894098

261,7500762

2

10,48

10,04146858

-13,3

176,89

0,438531416

0,192309803

188,7472455

3

11,25

10,96607113

-12,53

157,0009

0,283928872

0,080615604

164,1967731

4

13,33

13,96533978

-10,45

109,2025

-0,63533978

0,403656633

96,32755529

5

16,9

16,18401431

-6,88

47,3344

0,715985694

0,512635515

57,69899867

6

18,57

18,66163261

-5,21

27,1441

-0,09163261

0,008396535

26,19768475

7

20,91

21,21391065

-2,87

8,2369

-0,30391065

0,09236168

6,584814577

8

23,32

23,96954269

-0,46

0,2116

-0,64954269

0,421905706

0,035926431

9

27,16

26,22413318

3,38

11,4244

0,935866824

0,875846712

5,973786984

10

27

28,07766451

3,22

10,3684

-1,07766451

1,161360797

18,46992025

11

29,59

30,00400888

5,81

33,7561

-0,41400888

0,171403353

38,73828655

12

32,24

31,68269489

8,46

71,5716

0,557305108

0,310588983

62,45258656

13

31,71

32,12399876

7,93

62,8849

-0,41399876

0,171394973

69,62231531

14

35,1

34,55706426

11,32

128,1424

0,542935735

0,294779213

116,1451142

15

36,77

36,53494163

12,99

168,7401

0,235058369

0,055252437

162,688536

16

38,7

38,67220619

14,92

222,6064

0,027793812

0,000772496

221,7778051

ср

23,78

 

 

 

 

 

 

Сумм

 

 

 

1502,1836

 

4,776174539

1497,407425


Квадратичная оценка параметров:

S=0,630883939

Sa1=1,772; Sa2=0,0889; Sa3=0,1669; Sa4= 0,2277.

ta1=8,7656, ta2=0,084556, ta3=-0,0321, ta4=0,0928.

t табл=0,064.
2.2.4 Определим коэффициенты множественной корреляции:

1   2   3
Учебный текст
© perviydoc.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации