Министерство образования и науки Российской Федерации
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«Московский государственный университет печати
имени Ивана Федорова»
ОТЧЕТ
по дисциплине «эконометрика»
Лабораторная работа №1
Вариант №3
Студента (ки) дневного отделения
группы: ДЭмБ-3-3
По специальности «Менеджмент»
Благушина Илья
Москва
2013
Задание
Построить поле корреляции для заданной совокупности наблюдений, на основе визуального анализа удалить из выборки аномальные наблюдения (не более 5% от исходного числа), добиваясь увеличения коэффициента детерминации для линейной модели парной регрессии.
Используя встроенные функции Excel, для скорректированной выборки наблюдений построить модели парной регрессии для 6 заданных функций регрессии: линейной, степенной, экспоненциальной, полулогарифмической, обратной, гиперболической. Для каждой из построенных моделей определить коэффициент детерминации, среднюю ошибку аппроксимации, коэффициент эластичности. Прокомментировать качество построенных моделей.
Привести расчетные формулы и выполнить вычисления параметров уравнения парной линейной регрессии, показателей статистической значимости уравнения регрессии в целом, коэффициентов регрессии и корреляции, точечного и интервального прогноза. Используя надстройку Excel “Анализ данных” и матричные вычисления, продублировать вычисления параметров модели парной линейной регрессии и всех показателей, характеризующих ее качество.
С помощью пакета STATISTICA провести расчеты для линейной, гиперболической и обратной функций регрессии. Построить график с доверительными интервалами прогноза для линейной регрессии.
Проанализировать возможность улучшения качества модели регрессии за счет применения нелинейных функций регрессии и удаления некоторых наблюдений (не более 10%).
Исходные данные
Цена книги, y |
Объем в прив.л., x |
57 |
25,93 |
121 |
40,19 |
132 |
27,22 |
109 |
28,52 |
100 |
54,44 |
42 |
16,80 |
100 |
28,52 |
120 |
38,89 |
100 |
23,33 |
180 |
76,48 |
90 |
7,82 |
50 |
21,00 |
45 |
20,74 |
283 |
68,70 |
130 |
24,63 |
130 |
51,85 |
127 |
40,19 |
68 |
25,93 |
150 |
36,30 |
30 |
4,89 |
173 |
33,70 |
85 |
40,19 |
24 |
6,72 |
163 |
93,33 |
31 |
3,43 |
158 |
53,15 |
43 |
20,74 |
34 |
9,33 |
310 |
94,08 |
270 |
62,22 |
100 |
45,37 |
31 |
3,43 |
265 |
76,48 |
139 |
58,33 |
140 |
55,74 |
Поле корреляции по исходным данным
Выявление и удаление аномальных наблюдений
Значения коэффициента детерминации для исходной выборки и после поочередного удаления предполагаемых на основе визуального анализа аномальных наблюдений:
|
|
|
|
Исходная выборка |
0,7047 |
||
|
|
|
|
76,48148 |
180 |
0,706 |
|
68,7037 |
283 |
0,702 |
|
33,7037 |
173 |
0,723 |
|
93,33333 |
163 |
0,762 |
|
94,08 |
310 |
0,65 |
|
62,22222 |
270 |
0,713 |
|
76,48148 |
265 |
0,681 |
|
Удалено наблюдение (93,33; 163), что привело к увеличению коэффициента детерминации с 0,704 до 0,762. |
|