Жұмысты орындау үшін негізгі түсініктемелер, нұсқаулар
1.
жұп сызықтық регрессиясының коэффициенттерін
анықтау формулалары:
,
.
2. Детерминация коэффициенті:
3. Аппроксимациялаудың орташа қатесі:
4. Квадрат ауытқу қосындыларының байланысы:
;
-
жалпы қосынды,
-
факторлық қосынды,
-
қалдық қосынды.
5. Икемділік орта коэффициенті:
6. Фишердің F-критерийі:
.
Егер Fфак.> Fтабл болса, онда теңдеу маңызды.
Варианттар
1 |
x |
1,02 |
1,95 |
3,01 |
4,03 |
5,02 |
y |
3,14 |
4,39 |
2,93 |
0,95 |
1,43 |
|
2 |
x |
1,01 |
2,02 |
2,99 |
4,02 |
4,98 |
y |
3,62 |
4,61 |
3,10 |
1,12 |
1,57 |
|
3 |
x |
0,98 |
2,03 |
3,02 |
3,97 |
5,03 |
y |
3,75 |
4,83 |
3,32 |
1,28 |
1,82 |
|
4 |
x |
1,02 |
2,02 |
2,98 |
4,02 |
5,02 |
y |
4,03 |
5,01 |
3,47 |
4,53 |
2,03 |
|
5 |
x |
0,97 |
2,03 |
3,01 |
3,98 |
4,97 |
y |
2,79 |
2,52 |
2,02 |
1,28 |
0,48 |
|
6 |
x |
1,02 |
2,01 |
2,99 |
4,02 |
5,02 |
y |
4,13 |
5,11 |
3,58 |
1,63 |
2,13 |
|
7 |
x |
1,01 |
2,03 |
3,03 |
9,39 |
4,99 |
y |
4,42 |
5,44 |
3,92 |
1,89 |
2,39 |
|
8 |
x |
1,02 |
2,02 |
3,01 |
4,02 |
5,03 |
y |
4,63 |
5,63 |
4,11 |
2,13 |
2,64 |
|
9 |
x |
1,02 |
2,01 |
2,99 |
3,98 |
4,99 |
y |
4,83 |
5,82 |
4,28 |
2,28 |
2,78 |
|
10 |
x |
1,98 |
2,95 |
4,02 |
4,98 |
6,03 |
y |
2,75 |
2,55 |
1,88 |
1,32 |
0,55 |
6-9 сабақтар
Тақырыбы: Көптік сызықтық регрессияның моделі. Көптік сызықтық регрессияның классикалық моделі. Гауус-Марков теоремасы.
Міндеті:
Экономикалық кұбылыстарда тек біріне
екіншісі сәйкес келетін жағдайлардан
басқа, бір айнымалыға бірмезгілде
бірнеше факторлар әсер ететін жағдайлар
да кездеседі. Ол факторлар өзара
корреляциялық байланыста болмауы,
сандық өлшеммен өлшеуге келетін факторлар
болу керек. Мысалы, егін өнімінің
жұмыскерлерінің квалификацияларына
ж.б. байланыстарын сандық өлшеммен
көрсету керек. Сондықтан қорытындылаушы
фактодың
бірнеше түсіндіруші факторлармен
қаншалықты тығыз байланысты болатынын
дербес корреляция коэффициенттері
арқылы зерттеу керек болады.
Мақсаты: Бір экономикалық көрсеткіш -дің бірнеше экономикалық таңдамалы факторлармен сандық байланыс үшін ЕКК әдісін пайдаланып модель құрып, зерттеу. Ол үшін, модель құрудың алғышарттарын ескеруді мақсат етпей-ақ факторлардың мультиколлинеарлығы, қалдықтардың гетероскедасикалығы жоқ көпмәнді регрессивті-корреляциялық модель құру, дербес корреляция коэффициенттерін есептеп қорытынды шығару.
Тапсырма: кесте бойынша:
Көп айнымалы сызықтық регрессия теңдеін құру:
;Айнымалылардың әрбір жұбы үшін корреляциялық коэффициенттерін тауып, қандай факторлардың мультиколлинеарлы екенін анықтау.