Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АрхитектураБиологияГеографияДругоеИностранные языки
ИнформатикаИсторияКультураЛитератураМатематика
МедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогика
ПолитикаПравоПрограммированиеПсихологияРелигия
СоциологияСпортСтроительствоФизикаФилософия
ФинансыХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника

Лабораторная работа № 3

Читайте также:
  1. A. Работа была выполнена к 6 часам. \ Жұмыс сағат 6-ға таман орындалды.
  2. FSA - Серийный или доработанный легковой автомобиль отечественного или иностранного производства без ограничения. Объем двигателя: от 2000 до 3000 куб.см. включительно.
  3. FSB – Серийный или доработанный серийный легковой автомобиль отечественного или иностранного производства без ограничения. Объём двигателя: от 2300 до 3500 куб.см. включительно.
  4. I РАБОТА И ОТРЕЧЕНИЕ.
  5. II. Самостоятельная работа (повторение) по вопросам темы № 11 «Множественность преступлений».
  6. IV. Лабораторная диагностика псевдотуберкулеза и кишечного иерсиниоза у людей
  7. Run on - работать на

На основе таблицы данных (см. Приложение) для соответствующего варианта:

1. Проверить наличие коллинеарности и мультиколлинеарности. Отобрать неколлинеарные факторы.

2. Построить уравнение линейной регрессии.

3. Определить коэффициент множественной корреляции.

4. Проверить адекватность уравнения при уровнях значимости 0,05 и 0,01.

5. Построить частные уравнения регрессии.

6. Определить средние частные коэффициенты эластичности.

Краткие указания к выполнению лабораторной работы с помощью программных средств MS Excel

1. Для проверки наличия коллинеарности или мультиколлинеарности необходимо построить корреляционную матрицу, используя СервисÞАнализ данныхÞКорреляция табличного процессора MS Excel (см. Лабораторную работу №1).

 

  x1 x2 x3 x4 x5 x6 y
x1              
x2 0.967 1.000          
x3 0.910 0.903 1.000        
x4 0.602 0.541 0.515 1.000      
x5 -0.079 -0.095 0.025 0.129 1.000    
x6 -0.359 -0.429 -0.526 -0.354 -0.331 1.000  
y 0.959 0.960 0.865 0.742 -0.052 -0.428 1.000

Рис. 2.1. Пример корреляционной матрицы, построенной для всех независимых переменных x 1,…, x 6 и зависимой переменной у.

Исключать переменные из регрессионного уравнения можно по следующему алгоритму, продемонстрируемом на следующем примере (Рис. 2.1).

Из рисунка 2.1 следует, что наблюдается коллинеарность между факторами x 1и x 2, так как коэффициент корреляции между ними равен 0,967 (>>0.700). Более того, x 2и x 3также сильно коррелированны. При этом корреляция между x 1и x 3менее значимая (0,602<0,700), и эти независимые переменные сильно коррелированны с y. Наблюдается также высокая положительная корреляция между x 3и y. Сама переменная x 3 слабо коррелирует с x 1и x 3.

Таким образом, в линейное уравнение множественной регрессии могут быть включены независимые переменные x 1, x 3 и x 4. Наряду с x2, из дальнейшего рассмотрения исключаются переменные, х5 и x6в силу слабой коррелированности этих переменных с зависимой переменной y.

2. Используя СервисÞАнализ данныхÞКорреляция табличного процессора MS Excel (см. Лабораторную работу №2), заполняется диалоговое окно "Регрессия" с выделением диапозонов значения для входного интервала Y и X. При этом в входной интервал X входят все значения переменных, включенных в регрессию.

  Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение
Y-пересечение -9.553881794 38.50490016 -0.248121194 0.809061431
Переменная X1 0.040936422 0.025120874 1.629577951 0.134245631
Переменная X3 0.159940519 0.092019499 1.738115522 0.112827489
Переменная X4 -0.097836325 0.161067927 -0.607422761 0.557111047

Рис. 2.2. Пример таблицы рабочего листа вывода итогов, содержащей регрессионные коэффициенты для переменных, включенных в регрессию.

Из приведенной таблицы (Рис. 2.2), получается следующее множественное регрессионное уравнение, содержащие три независимых переменных:

3) Указанный коэффициент множественной корреляции R, наряду с коэффициентом детерминации R2 и скорректированным коэффициентом детерминации приведен в верхней таблице рабочего листа вывода итогов (Рис. 2.3).

Регрессионная статистика
Множественный R 0.969
R-квадрат 0.938
Нормированный R-квадрат 0.920
Стандартная ошибка 45.315
Наблюдения  

Рис. 2.3. Пример таблицы, содержащей R, R2 и скорректированный R2.

4) Проверка значимости уравнения регрессии основана на использовании F -критерии Фишера. Фактическое значение Фишера F факт берется из таблицы "Дисперсионный анализ" листа вывода итогов (Рис. 2.4):

  df SS MS F Значимость F
Регрессия   313551.0012 104517.0004 50.89612302 2.3136E-06
Остаток   20535.35597 2053.535597    
Итого   334086.3571      

Рис. 2.4. Пример таблицы, содержащей результаты дисперсионного анализ.

Из рисунка 2.4 получается, что F факт = 50,896.

Для определения критического значения Fкрит используется встроенная функция MS Excel «FРАСПОБР» (Рис. 2.5), задавая следующие параметры: вероятность (α = 0,05 и α = 0,01), степени_свободы1 равно количеству независимых переменных в уравнении и степени_свободы2 равно количеству наблюдений минус количество коэффициентов уравнения регрессии (Рис. 2.5)

 

 

Рис. 2.5. Пример Окна параметров MS Excel «FРАСПОБР»

Из рисунка 2.5 следует, что критическое значение Fкрит=3.708

Так как расчетное значение F факт = 50,896 больше Fкрит=3.708, то с вероятностью p=0.95 (где p=1-α) можно утверждать, что полученное регрессионное уравнение является адекватным. Если F факт меньше Fкрит, то делается обратный вывод.

5. Строятся частные регрессионные уравнения, предварительно определив средние значения зависимой и независимых переменных, входящих в регрессионное уравнение. В приведенном примере:

Частное уравнение регрессии характеризует взаимосвязь зависимой переменной у от независимой xi при неизменном уровне всех остальных (значения всех остальных переменных считается равным их среднему)

Например, частное уравнения зависимости у от независимой x1 будет иметь следующий вид:

Аналогично определяются все оставшиеся уравнения частной регрессии.

6. Коэффициенты частной эластичности определяются аналогично случая парной регрессии (см. лабораторную работу №2)

7. Все расчеты выполняются в MS Excel. Отчет готовиться в MS Word с описанием основных шагов выполнения данной лабораторной работы и интерпретацией полученных результатов.

8. Подготовленный отчет сдается через электронную систему обучения ГОУ ВПО КГТЭИ.

 


Дата добавления: 2015-11-16; просмотров: 42 | Нарушение авторских прав


<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Методичні відомості і вказівки| IV. Use the verbs in the list to make questions. Use the word(s) in brackets ( ).

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.008 сек.)