Тема: Регрессии и прогноз. Учебная работа № 364353

Учебная работа № 364353. Тема: Регрессии и прогноз

Выдержка из подобной работы

…

Прогноз годовой прибыли

…….

0,8

6

Принятые в таблице обозначения:

Y
— средняя ожидаемая
продолжительность жизни при рождении,
лет;

X1
— ВВП в паритетах
покупательной способности;

X2
— цепные
темпы прироста населения,
%;

X3
— цепные
темпы прироста рабочей
силы, %;

Х4
— коэффициент младенческой смертности,
%.

Требуется:

Составить матрицу парных
коэффициентов корреляции между всеми
исследуемыми переменными и выявить
коллинеарные факторы.

Построить уравнение регрессии,
не содержащее коллинеарных факторов.
Проверить статистическую значимость
уравнения и его коэффициентов.

Построить уравнение регрессии,
содержащее только статистически
значимые и информативные факторы.
Проверить статистическую значимость
уравнения и его коэффициентов.

Пункты 4 — 6 относятся к уравнению
регрессии, построенному при выполнении
пункта 3.

Оценить качество и точность
уравнения регрессии.

Дать экономическую интерпретацию
коэффициентов уравнения регрессии и
сравнительную оценку силы влияния
факторов на результативную переменную
Y.

Рассчитать прогнозное значение
результативной переменной Y,
если прогнозные значения факторов
составят 75 % от своих максимальных
значений. Построить доверительный
интервал прогноза фактического значения
Y c надежностью
80 %.

Решение. Для
решения задачи используется табличный
процессор EXCEL.

1.С помощью надстройки «Анализ
данных… Корреляция»
строим матрицу парных коэффициентов
корреляции между всеми исследуемыми
переменными (меню «Сервис»

«Анализ данных…»

«Корреляция»).
На рис. 1
изображена панель
корреляционного анализа с заполненными
полями1.
Результаты корреляционного анализа
приведены в прил. 2
и перенесены в табл. 1.

рис.
1. Панель корреляционного
анализа

Таблица 1

Матрица парных коэффициентов
корреляции

Y

X1

X2

X3

X4

Y

1

X1

0,780235

1

X2

-0,72516

-0,62251

1

X3

-0,53397

-0,65771

0,874008

1

X4

-0,96876

-0,74333

0,736073

…