
- •На основании таблицы вычислить линейный коэффициент парной корреляции.
- •Проверить значимость коэффициента парной регрессии.
- •Построить доверительный интервал для линейного коэффициента парной корреляции.
- •4.Построить уравнение парной регрессии и квадратичной параболы.
- •5.Вычислить индексы парной корреляции для каждого уравнения.
- •6.Проверить значимость уравнения регрессии:
- •7. Проверить значимость коэффициентов линейного уравнения.
- •8.Определить лучшее уравнение регрессии на основе средней ошибки аппроксимации.
- •9.Построить интервальный прогноз для значения х (Республика Коми) для линейного уравнения:
- •9. Определить средний коэффициент эластичности:
9.Построить интервальный прогноз для значения х (Республика Коми) для линейного уравнения:
Интервальный прогноз заключается в построении доверительного интервала прогноза, т. е. нижней и верхней границ уpmin , уpmax интервала, содержащего точную величину для прогнозного значения ŷp
Доверительный интервал всегда определяется с заданной вероятностью (степенью уверенности), соответствующей принятому значению уровня значимости α.
1.
Вычислим стандартную ошибку прогноза.
S2ост
=
,
где
=
2. Построим доверительный интервал прогноза (определим верхнюю и нижнюю границу интервала прогноза).
Вывод:
Интервальный прогноз заключается в
построении доверительного интервала
прогноза, который показывает диапазон
изменения для прогнозного значения
.
Доверительный интервал определяется
с вероятностью 0,95. (13,59<
<171,65).
9. Определить средний коэффициент эластичности:
Коэффициент эластичности показывает на сколько процентов изменится
результат у при изменении фактора х на 1 % от своего номинального значения.
Средний коэффициент эластичности рассчитывается по следующей формуле:
Отсюда, средний коэффициент эластичности для линейной регрессии равен:
=
0,2963
Вывод: Так как средний коэффициент эластичности равен 29,63%, отсюда следует, что результат у в среднем по совокупности изменится на 29,63% при изменении фактора х на 1%.