Оценка адекватности эконометрических моделей статистическим данным. Построение доверительных зон регрессий спроса и предложения. Вычисление коэффициента регрессии. Построение производственной мультипликативной регрессии, оценка ее главных параметров.
Аннотация к работе
Задание 1 Значения цены, спроса и предложения на определенный вид товара приведены в таблице: Цена Х Спрос У1 Предложение У2 8,6 2220 1101,93 9,6 1825 1102,93 10,6 1869 1252,93 11,6 1625 1286,93 12,6 1375 1328,93 13,6 1377 1411,93 14,6 1145 1573,93 15,6 1045 1620,93 16,6 1005 1748,93 17,6 1025 1838,93 18,6 795 1906,93 На основе статистических данных оценить параметры регрессии спроса и предложения на цену, если допустит, что стохастическая зависимость между спросом и ценой можно описать квадратичной функцией, а предложением и ценой - линейной функцией. Dy?=?y?/n - (y) Dх?= 194,96-13,6?=10 D?y=2236173,39-1470,48?=73865,5 S=vD Sx=v10=3,2 Sy=v73865,5=271,8 Теперь найдем коэффициент корреляции (вон показывает степень тесноты связи Х и?). Вон определяется по формуле: b1= r*(Sy/Sx) b1=0,99* (271,8/3,2)=85,182 B0=?ср-b*Xср b0=1470,5-85,182*13,6=312,01 Уравнение регрессии будет иметь следующий вид: У=b1х b0=85,182x 312,01 Строим точечную диаграмму по выходным данным Y( ). С помощью функции «Добавит линию тренда» строим линейный тип линии тренда (рис. 3.1). Средняя погрешность аппроксимации MAPE, которая характеризует точность аппроксимации выборки построенным уравнениям регрессии находится по формуле MAPE =.