Эконометрика

Обзор корреляционного поля

Эти данные скорее всего можно аппроксимировать при помощи линейной регрессии вида ŷ = а - b·x, как самой простой.

Рассчитаем необходимые суммы и запишем их в таблице № 1:

Таблица №1:

Ковариация между y и x рассчитывается по формуле , где , , . Дисперсия и среднее квадратическое отклонение для x и y находим по формулам:

= 2,479, = 26,490, 1,575, 5,147.

= -7,692 / 2,479 = -3,103; = 60,286 + 3,103 · 4,471 = 74,159

Получили уравнение регрессии: ŷ = 74,159 - 3,103·х (округлено до сотых).

Оцениваем качество полученной линейной модели:

а) TSS = 25624 - (31,3²) : 7 = 185,492; RSS = TSS - ESS = 185,429 - 18,38 = 176,051, где ESS = = 18,38 (в таблице №1); F - статистика = RSS · (n - m - 1) : ESS = 176,051 · ·5 :18,38 = 45,45.

Табличное значение на 1% уровне значимости равно 16,26 (см. таблицу распределения Фишера - Снедекора). Фактическое значение F - статистики больше табличного на 1% уровне значимости, следовательно уравнение регрессии в целом значимо и на 5% уровне значимости.

б) Средняя ошибка аппроксимации равна (ΣА)/7 = ((ΣIy-ŷI: y) · 100%) / 7 = 15,57 / 7 = =2,22%, что говорит о хорошей аппроксимации зависимости моделью (2,22% < 6%).

Вывод: модель получилась приемлемая (в смысле аппроксимации).

в) Коэффициент корреляции находим по формуле: = -0,949: сильная обратная линейная зависимость.

г) Коэффициент детерминации находим следующим образом: = 0,901 или вариация x определяет вариацию y на 90,1%.

Проверка на соответствие условиям теоремы Гаусса - Маркова

а) По таблице №2 рассчитаем статистику Дарбина - Уотсона:

 Скачать реферат