Экономические, готовая контрольная работа

ZAUCHKA.ru

+7 913 789-74-90

Интернет-магазин/Эконометрика, ЭММ, Мат.программирование/Эконометрика/Корреляционный анализ Регрессионный анализ ( Контрольная работа, 15 стр. )

Тема/Вариант	Корреляционный анализ Регрессионный анализ ( Контрольная работа, 15 стр. )
Предмет	Эконометрика
Тип работы	контрольная работа
Объем работы	15
Дата поступления	12.12.2012

690 ₽

Содержание

По десяти кредитным учреждениям получены данные, характеризующие зависимость объема прибыли (Y) от среднегодовой ставки по кредитам (X1), ставки по депозитам (X2) и размера внутрибанковских расходов (X3) Определим задачи: 1. Осуществить выбор факторных признаков для построения двухфакторной регрессионной модели 2. Рассчитать параметры модели 3. Для характеристики модели определить: – линейный коэффициент множественной корреляции - коэффициент детерминации - средние коэффициенты эластичности, бета -, дельта – коэффициенты. Дать их интерпретацию. 4. Осуществить оценку надежности уравнения регрессии. 5. Оценить с помощью t-критерия Стьюдента статистическую значимость коэффициентов уравнения множественной регрессии. 6. построить точечный и интервальный прогнозы результирующего показателя. 7. отразить результаты расчетов на графике.

Введение

Решение Рядом распределения в статистике называется ряд числовых показателей, представляющих распределение единиц совокупности по одному существенному признаку, разновидности которого расположены в определенной последовательности. Таблица 1. Значения показателей по варианту А для удобства работы с данными построим кумуляту (ломаная кривая, при построении которой по оси абсцисс откладываются варианты ряда, а по оси ординат – накопленные частоты): Корреляционный анализ применяется для количественной оценки взаимосвязи двух наборов данных, представленных в безразмерном виде. Коэффициент корреляции выборки представляет отношение ковариации двух наборов данных к произведению их стандартных отклонений. Корреляционный анализ дает возможность установить, ассоциированы ли наборы данных по величине, то есть, большие значения из одного набора данных связаны с большими значениями другого набора (положительная корреляция), или, наоборот, малые значения одного набора связаны с большими значениями другого (отрицательная корреляция), или данные двух диапазонов никак не связаны (нулевая корреляция). Парный коэффициент корреляции является показателем тесноты связи лишь в случае линейной зависимости между переменными и обладает следующими основными свойствами: коэффициент корреляции принимает значение и интервале (-1, +1), или |?xy| < 1; коэффициент корреляции не зависит от выбора начала отсчета и единицы измерения, т.е.

Литература

Уточнение информации

+7 913 789-74-90
info@zauchka.ru
группа вконтакте