Российская академия народного хозяйства и государственной службы
при президенте российской федерации, г. Владимир, 2012. - 24с.
Дисциплина - эконометрика
Две решенные задачи и две Excel формы с расчетами Задание 1 Корреляционный анализ
По исходным данным выполнить корреляционный анализ:
Построить корреляционное поле и предложить гипотезу о связи исследуемых факторов, сделать предположения о наличии выбросов;
Определить коэффициенты корреляции;
Оценить статистическую надежность и значимость вычисленных коэффициентов корреляции;
Сделать итоговые выводы.
Задание 2 Регрессионный анализ
По исходным данным выполнить регрессионный анализ:
Рассчитать параметры уравнения линейной парной регрессии для чего использовать:
расчет в Excel по формулам, реализующим метод наименьших квадратов;
расчет с помощью функции ЛИНЕЙН с расшифровкой полученных результатов;
графическое построения линии тренда;
инструмент «Регрессия».
Оценить статистическую надежность результатов регрессионного моделирования для чего построить доверительные интервалы коэффициентов регрессии по t-критерию Стьюдента
Оценить статистическую значимости коэффициентов регрессии и всего уравнения регрессии с помощью t-критерия Стъюдента и F-критерия Фишера.
Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
Дать с помощью общего (среднего) коэффициента эластичности сравнительную оценку силы связи фактора с результатом.
Сделать итоговые выводы.
Дисциплина - эконометрика
Две решенные задачи и две Excel формы с расчетами Задание 1 Корреляционный анализ
По исходным данным выполнить корреляционный анализ:
Построить корреляционное поле и предложить гипотезу о связи исследуемых факторов, сделать предположения о наличии выбросов;
Определить коэффициенты корреляции;
Оценить статистическую надежность и значимость вычисленных коэффициентов корреляции;
Сделать итоговые выводы.
Задание 2 Регрессионный анализ
По исходным данным выполнить регрессионный анализ:
Рассчитать параметры уравнения линейной парной регрессии для чего использовать:
расчет в Excel по формулам, реализующим метод наименьших квадратов;
расчет с помощью функции ЛИНЕЙН с расшифровкой полученных результатов;
графическое построения линии тренда;
инструмент «Регрессия».
Оценить статистическую надежность результатов регрессионного моделирования для чего построить доверительные интервалы коэффициентов регрессии по t-критерию Стьюдента
Оценить статистическую значимости коэффициентов регрессии и всего уравнения регрессии с помощью t-критерия Стъюдента и F-критерия Фишера.
Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
Дать с помощью общего (среднего) коэффициента эластичности сравнительную оценку силы связи фактора с результатом.
Сделать итоговые выводы.