Реферат Лінійний множинний регресивний аналіз

,3524

0,6476

0,4193858

154,2

150

3578,46

3423,16

176,0978

0,0622

267,5637

В 

Розрахуємо аналогічні параметри для другої групи даних:

Житлова площа, х

Ціна кв, у

В В В В 

() 2

40,5

27

1640,25

1093,5

28,6765

-1,6765

2,81065225

45,9

27,2

2106,81

1248,48

31,9003

-4,7003

22,0928201

46,3

28,7

2143,69

1328,81

32,1391

-3,4391

11,8274088

47,5

28,3

2256,25

1344,25

32,8555

-4,5555

20,7525803

48,7

45

2371,69

2191,5

33,5719

11,4281

130,60147

65,8

51

4329,64

3355,8

43,7806

7,2194

52,1197364

87,2

52,3

7603,84

4560,56

56,5564

-4,2564

18,116941

381,9

259,5

22452,17

15122,9

259,480

0,0197

258,3216

Вирішивши отриману систему рівнянь

В 

за допомогою надбудови В«Пошук рішенняВ» програми MS Excel, знаходимо:

b 0 = +4,49765806824428

b 1 = 0,59705785159018

Складемо рівняння парної лінійної регресії:

В В 

За критерієм Гольдфельда-Квандта знайдемо розрахункове значення

В В 

(табличні значення критерію Фішера - у Додатку 5).

Оскільки <, то умова гомоскедастічності виконано.

4) Значення рівнів ряду залишків незалежні один від одного. Перевірку на відсутність автокореляції здійснимо з допомогою d-критерію Дарбіна-Уотсона:

В 

Оскільки d 1 0,31 <1,08 (табличні значення критерію - в Додатку 2), то гіпотеза про відсутність автокореляції відхиляється, і має значні автокорреляция.

5) Рівні ряду залишків розподілені по нормальному закону. Перевірку виконання вимоги проведемо по RS-умовою:

В В 

Для об'єму генеральної сукупності, рівного 14, і рівня ймовірності помилки в 5%, табличні значення нижньої і верхньої меж RS-критерію рівні відповідно 2,92 і 4,09 (табличні значення критерію - в Додатку 3). Оскільки розраховане значення критерію не влучає у інтервал табличних значень, гіпотеза про нормальний розподіл відкидається.

Оцінимо якість побудованої моделі з точки зору точності. Для цього використовуємо середню відносну помилку апроксимації, розрахувавши дані для графи 11 допоміжної таблиці (Додаток 1).

В В 

У середньому змодельовані значення вартості квартир відхиляються від фактичних на 19,8%. Підбір моделі до фактичних даних можна оцінити як не надто точний, відхилення фактичних значень від теоретичних помітні.

5. За допомогою коефіцієнта еластичності визначимо силу впливу фактора на результативний показник.

Розрахуємо середні значення фактора і результативного показника:

В В В 

Середній коефіцієнт еластичності показує, що в середньому при підвищенні розміру житлової площі на 1% від свого середнього значення її вартість збільшується на 0,682% від свого середнього значення.

6. Перевіримо значущість коефіцієнта регресії і проведемо його интервальную оцінку.

Значимість коефіцієнта b 1 визначимо за допомогою t-критерію Стьюдента (табличні значення критерію наведені у Додатку 4). Розрахуємо дослідне значення крите...