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.
Композиция из абстрактных геометрических фигур Данная композиция состоит из линий, штриховки, абстрактных геометрических форм...
|
Важнейшие способы обработки и анализа рядов динамики Не во всех случаях эмпирические данные рядов динамики позволяют определить тенденцию изменения явления во времени...
|
ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ МЕХАНИКА Статика является частью теоретической механики, изучающей условия, при которых тело находится под действием заданной системы сил...
|
Теория усилителей. Схема Основная масса современных аналоговых и аналого-цифровых электронных устройств выполняется на специализированных микросхемах...
|
КОНСТРУКЦИЯ КОЛЕСНОЙ ПАРЫ ВАГОНА Тип колёсной пары определяется типом оси и диаметром колес. Согласно ГОСТ 4835-2006* устанавливаются типы колесных пар для грузовых вагонов с осями РУ1Ш и РВ2Ш и колесами диаметром по кругу катания 957 мм. Номинальный диаметр колеса – 950 мм...
Философские школы эпохи эллинизма (неоплатонизм, эпикуреизм, стоицизм, скептицизм). Эпоха эллинизма со времени походов Александра Македонского, в результате которых была образована гигантская империя от Индии на востоке до Греции и Македонии на западе...
Демографияда "Демографиялық жарылыс" дегеніміз не? Демография (грекше демос — халық) — халықтың құрылымын...
|
Классификация и основные элементы конструкций теплового оборудования Многообразие способов тепловой обработки продуктов предопределяет широкую номенклатуру тепловых аппаратов...
Именные части речи, их общие и отличительные признаки Именные части речи в русском языке — это имя существительное, имя прилагательное, имя числительное, местоимение...
Интуитивное мышление Мышление — это психический процесс, обеспечивающий познание сущности предметов и явлений и самого субъекта...
|
|
