фми за допомогою математичної функції LN (малюнок 7).
В
Малюнок 7 Розрахунок натуральних логарифмів
Далі за допомогою інструменту Регресія розраховую параметри рівняння (малюнки 8, 9).
В
Малюнок 8 Діалогове вікно Регресія
В
Малюнок 9 Результати розрахунку параметрів статечної функції
Таким чином, рівняння регресії має вигляд:
.
Виконавши потенціювання, отримаємо:
.
Параметр b = 0,151 означає коефіцієнт еластичності, який показує, що з ростом величини середньодушових доходів населення на 1% загальний коефіцієнт народжуваності збільшиться в середньому на 0,151%.
2.1.2 Регресія у вигляді експоненти має вигляд:
. (13)
Для оцінки її параметрів необхідно привести рівняння до лінійного вигляду:
.
Для розрахунку параметрів експоненційної прямою можна скористатися статистичної функцією ЛГРФПРІБЛ MS Excel. Результати обчислень представлені на рисунку 10.
В В
Малюнок 10 Результати обчислень параметрів експоненційної функції
Таким чином, рівняння регресії у вигляді експоненти має вигляд:
.
2.1.3 Регресія у вигляді рівносторонній гіперболи має вид:
,
щоб оцінити параметри a і b, наводжу модель до лінійного увазі, замінивши
. br/>
Тоді
.
Результати заміни представлені на малюнку 11.
В
Малюнок 11 Допоміжна таблиця для розрахунку параметрів гіперболи
Далі за допомогою інструменту Регресія розраховую параметри рівняння. Результати розрахунку представлені на малюнку 12. br/>В
Малюнок 12 Результати обчислень параметрів гіперболічної функції
Виберемо найкращу модель, для чого об'єднаємо результати побудови парних регресій в одній таблиці 3.
Всі рівняння регресії досить добре описують вихідні дані.
Таблиця 3 Результати кореляційно-регресійного аналізу
Рівняння регресії
Коефіцієнт кореляції
Коефіцієнт детермінації
F-критерій Фішера
В
0,659
0,036
0,227
В
0,161
0,026
0,159
В
0,179
0,032
0,201
В
0,152
0,023
0,143
Перевагу можна віддати лінійної функції, для якої значення коефіцієнтів кореляції і детермінації і F-критеріїв Фішера найбільші.
3. Множинна регресія
Мета роботи - оволодіти методикою побудови лінійних моделей множинної регресії, оцінки їх суттєвості і значущості, розрахунком показників множинної регресії і кореляції.
Постановка завдання. За даними досліджуваних регіонів (таблиця 1) вивчити залежність загального коефіцієнта народжуваності () від рівня бідності,% () і середньодушового доходу, тис. руб. (). br/>
Таблиця 1 Вихідні дані для кореляційно-регресійного аналізу
Регіон
x1
x2
y
1Орловская область
7,2
19,9
9,6
2 Рязанська область
8,1
17,1
9,4
3 Смоленська область
8,4
17,4
9,6
4 Тамбовська область
8,6
13,5
8,9
5 Тверська область
8,6
14,8
10,2
6 Тульська область
8,4
14,2
8,4
7 Ярославська область
9,9
15,1
Схожі реферати:
Реферат на тему: Рівняння регресії. Коефіцієнт еластичності, кореляції, детермінації і F-кр ...Реферат на тему: Коефіцієнт детермінації. Значимість рівняння регресії Реферат на тему: Рівняння лінійної регресії, коефіцієнт регресії Реферат на тему: Перевірка гіпотез щодо коефіцієнтів лінійного рівняння регресії Реферат на тему: Побудова рівняння множинної регресії
|
 Український реферат переглянуто разів: |  Коментарів до українського реферату: 0 |
|
|