Обычного МНК
Используя исходные данные (таблица №1) и систему уравнений (2), определяем с помощью обычного МНК значения величин с0, с1, i0, i1. Для расчетов применим табличный редактор Excel.
Произведем построение уравнения регрессии. Определяем сначала значения величин с0, с1. Для построения статистической модели, характеризующей значимость и точность найденного уравнения регрессии, используем табличный процессор «Excel», применив команды «Сервис» - «Анализ данных» - «Регрессия».
В диалоговом окне «Регрессия» в поле «Входной интервал Y» вводим данные по С(t), включая название реквизита. В поле «Входной интервал Х» вводим данные по Y(t). Затем устанавливаем флажки в окнах «Метки» и «Уровень надежности». Установим переключатель «Новый рабочий лист» и поставим флажок в окошке «Остатки». После всех вышеперечисленных действий нажимаем кнопку «ОК» в диалоговом окне «Регрессия». Получаем следующие таблицы:
ДЛЯ ФУНКЦИИ ПОТРЕБЛЕНИЯ:
Таблица №12
| Регрессионная статистика
| | Множественный R
| 0,95
| | R-квадрат
| 0,91
| | Нормированный R-квадрат
| 0,91
| | Стандартная ошибка
| 7,74
| | Наблюдения
|
|
Таблица №13
| Дисперсионный анализ
| | | df
| SS
| MS
| F
| Значимость F
| | Регрессия
|
| 13535,09
| 13535,09
| 225,84
| 4,73E-13
| | Остаток
|
| 1318,50
| 59,93
|
|
| | Итого
|
| 14853,59
|
|
|
|
Таблица №14
| | Коэффициенты
| Стандартная ошибка
| t-статистика
| P-Значение
| Нижние 95%
| Верхние 95%
| Нижние 95,0%
| Верхние 95,0%
| | Y-пересечение
| 169,97
| 16,43
| 10,35
| 6,48E-10
| 135,90
| 204,05
| 135,90
| 204,05
| | Y(t)
| 0,33
| 0,02
| 15,03
| 4,73E-13
| 0,28
| 0,37
| 0,28
| 0,37
|
Таблица №15
| ВЫВОД ОСТАТКА
| |
|
|
| | Наблюдение
| Предсказанное C(t)
| Остатки
| |
| 371,26
| 7,74
| |
| 390,86
| 2,14
| |
| 378,58
| -6,78
| |
| 396,02
| 11,58
| |
| 393,08
| -6,48
| |
| 396,81
| -4,41
| |
| 405,50
| 1,10
| |
| 400,34
| -6,34
| |
| 407,40
| 11,80
| |
| 408,96
| 5,84
| |
| 404,78
| -11,58
| |
| 408,18
| -4,18
| |
| 414,85
| 5,95
| |
| 416,02
| 7,98
| |
| 415,30
| -2,70
| |
| 416,15
| -9,35
| |
| 426,15
| -1,15
| |
| 431,84
| 6,96
| |
| 437,26
| 1,74
| |
| 439,55
| -13,55
| |
| 443,73
| -6,13
| |
| 452,29
| 6,71
| |
| 462,03
| 9,57
| |
| 460,46
| -6,46
|
Получаем уравнение регрессии: С(t) = 169,97+0,33*Y(t) + u1(t)
ДЛЯ ФУНКЦИИ ИНВЕСТИЦИЙ:
Используя исходные данные (таблица №1) I(t) и по Y(t), систему уравнений (7), определяем с помощью МНК значения величин h20, h21. Для расчетов снова применим табличный редактор Excel (программа «Регрессия»).
Таблица №16
| Регрессионная статистика
| | Множественный R
| 0,89
| | R-квадрат
| 0,80
| | Нормированный R-квадрат
| 0,79
| | Стандартная ошибка
| 4,54
| | Наблюдения
|
|
Таблица №17
| Дисперсионный анализ
| | | df
| SS
| MS
| F
| Значимость F
| | Регрессия
|
| 1771,78
| 1771,78
| 86,04
| 4,65E-09
| | Остаток
|
| 453,01
| 20,59
|
|
| | Итого
|
| 2224,80
|
|
|
|
Таблица №18
| | Коэффициенты
| Стандартная ошибка
| t-статистика
| P-Значение
| Нижние 95%
| Верхние 95%
| Нижние 95,0%
| Верхние 95,0%
| | Y-пересечение
|
| 54,58
| 9,63
| 5,67
| 1,06E-05
| 34,61
| 74,55
| 34,61
| | Y(t)
|
| 0,12
| 0,01
| 9,28
| 4,65E-09
| 0,09
| 0,14
| 0,09
|
Таблица №19
| ВЫВОД ОСТАТКА
| |
|
|
| | Наблюдение
| Предсказанное I(t)
| Остатки
| |
| 127,40
| -5,40
| |
| 134,50
| 3,50
| |
| 130,05
| 3,55
| |
| 136,36
| -8,16
| |
| 135,30
| -0,10
| |
| 136,65
| 1,15
| |
| 139,79
| 3,41
| |
| 137,92
| 3,08
| |
| 140,48
| -5,08
| |
| 141,05
| -2,45
| |
| 139,53
| 3,87
| |
| 140,76
| 4,24
| |
| 143,17
| -2,57
| |
| 143,60
| -4,60
| |
| 143,34
| 3,86
| |
| 143,65
| 4,95
| |
| 147,26
| -3,26
| |
| 149,32
| -4,72
| |
| 151,28
| 2,72
| |
| 152,11
| 6,89
| |
| 153,62
| 0,58
| |
| 156,72
| -6,72
| |
| 160,24
| -4,04
| |
| 159,68
| 5,32
|
Получаем уравнение регрессии: I(t) = 54,58+ 0,12*Y(t)+u2(t)
Вывод:
Получаем следующую систему уравнений:
При сравнении результатов, полученных традиционным МНК и с помощью КМНК, следует иметь в виду, что традиционный МНК, применяемый к каждому уравнению структурной формы модели, взятому в отдельности, дает смещенные оценки структурных коэффициентов.
Расчетные и графические задания Равновесный объем - это объем, определяемый равенством спроса и предложения...
|
Кардиналистский и ординалистский подходы Кардиналистский (количественный подход) к анализу полезности основан на представлении о возможности измерения различных благ в условных единицах полезности...
|
Обзор компонентов Multisim Компоненты – это основа любой схемы, это все элементы, из которых она состоит. Multisim оперирует с двумя категориями...
|
Композиция из абстрактных геометрических фигур Данная композиция состоит из линий, штриховки, абстрактных геометрических форм...
|
Виды и жанры театрализованных представлений
Проживание бронируется и оплачивается слушателями самостоятельно...
Что происходит при встрече с близнецовым пламенем
Если встреча с родственной душой может произойти достаточно спокойно – то встреча с близнецовым пламенем всегда подобна вспышке...
Реостаты и резисторы силовой цепи. Реостаты и резисторы силовой цепи.
Резисторы и реостаты предназначены для ограничения тока в электрических цепях. В зависимости от назначения различают пусковые...
|
Плейотропное действие генов. Примеры. Плейотропное действие генов - это зависимость нескольких признаков от одного гена, то есть множественное действие одного гена...
Методика обучения письму и письменной речи на иностранном языке в средней школе. Различают письмо и письменную речь.
Письмо – объект овладения графической и орфографической системами иностранного языка для фиксации языкового и речевого материала...
Классификация холодных блюд и закусок. Урок №2 Тема: Холодные блюда и закуски. Значение холодных блюд и закусок. Классификация холодных блюд и закусок. Кулинарная обработка продуктов...
|
|
