1. Линейная регрессия (теоретическое линейное уравнение регрессии) представляет собой линейную функцию между условным математическим ожиданием зависимой переменной Y и одной объ¬ясняющей переменной X ( значения независимой перемен¬ной в i-ом наблюдении, ). . (1.1) Для отражения того факта, что каждое индивидуальное значение отклоняется от соответствующего условного мате¬матического ожидания, необходимо ввести в последнее соотношение случайное слагаемое . (1.1) Это соотношение называется теоретической линейной регрессионной моделью, и теоретическими парамет¬рами (теоретическими коэффициентами) регрессии, слу¬чайным отклонением. Следовательно, индивидуальные значения представляют¬ся в виде суммы двух компонент систематической и случайной , причина появления которой достаточно под¬робно рассмотрена ранее. В общем виде теоретическую линейную регрессионную модель будем представлять в виде: . (1.2) Для определения значений теоретических коэффициентов регрессии необходимо знать и использовать все значения пере¬менных X и Y генеральной совокупности, что практически не¬возможно. Таким образом, задачи линейного регрессионного анализа состоят в том, чтобы по имеющимся статистическим данным для переменных X и Y: а) получить наилучшие оценки неизвестных параметров и ; б) проверить статистические гипотезы о параметрах модели; в) проверить, достаточно ли хорошо модель согласуется со статистическими данными (адекватность модели данным на¬блюдений). Следовательно, по выборке ограниченного объема мы смо¬жем построить так называемое эмпирическое уравнение рег¬рессии (1.3) где оценка условного математического ожидания ; и оценки неизвестных параметров и , называе¬мые эмпирическими коэффициентами регрессии. Следователь¬но, в конкретном случае: (1.4) где отклонение оценка теоретического случайного откло¬нения .
Задача №1 Имеется информация по 10 предприятиям концерна об объеме продаж Y (млн.руб) при затратах на рекламу X (млн.руб)
1. Оцените коэффициенты линейной регрессии по методу наименьших квадратов. 2. Проверьте статистическую значимость оценок , теоретических коэффициентов , при уровне значимости 3. Рассчитайте 95% -е доверительные интервальные интервалы для теоретических коэффициентов регрессии. 4. Спрогнозируйте объем продаж при затратах на рекламу Х = 2.5 и рассчитайте 95% доверительный интервал для условного математического ожидания М(Y|X = 2.5). 5. Рассчитайте границы и интервала, в котором будет сосредоточено не менее 95% возможных объемов продаж при затратах на рекламу Х = 2.5. 6. Оцените, на сколько изменится объем продаж, если расходы на рекламу вырастут на 0.1 млн.руб. 7. Рассчитайте коэффициенты детерминации 8. Рассчитайте статистику для коэффициента детерминации и оцените его статистическую значимость. Задача №2.
Даны следующие данные (Х объясняющая переменная, Y зависимая переменная). Выберите подходящую нелинейную модель, линеаризуйте ее и оцените параметры. Таблица 2.1. X 10 11.7 13.7 16 18.7 21.9 25.7 30 35.1 41.1 Y 15 13 11 11.2 10.3 9.4 8.9 8.1 7.6 7.44 Задача №3
Построены две эмпирические модели: 1. 2. Коэффициенты детерминации соответственно равны: 1. 2. Можно ли сказать, что уравнение (2) лучше описывает исходные данные, чем уравнение (1)? Ответ обосновать. Задача №4 Если построить модель , где - прибыль, - доход, - затраты, то какими будут коэффициенты регрессии?
1. Сидоренко М.Г. Эконометрика: Учебное пособие. Томск: Томский межвузовский центр дистанционного образования, 2004. 119 с
2. Математическая обработка экспериментальных данных. Пособие для студентов химико технологического факультета к выполнению курсовой работы по дисциплине: «Вычислительная математика и программирование». / С.В.Брановицкая, С.Г.Бондаренко, А.А.Квитка, Р.Б.Медведев, А.И.Ткачук. Киев: НТУУ «КПИ», 1997. 76 с.
3. Голиков А. П. Экономико-математическое моделирование мирохозяйственных процессов: Учеб. пособие / Харьковский национальный ун-т им. В.Н.Каразина. Х. : ХНУ, 2003. 104с. : рис., табл. Библиогр.: с. 104.
4. Абанская Л. В., Бабешко Л. О., Баусов Л. И., Бывшев В. А., Гринева Н. В. Экономико-математическое моделирование: Учебник для студ., обуч. по спец.:"Финансы и кредит", "Бухгалтерский учет, анализ и аудит", "Мировая экономика" / Финансовая академия при Правительстве РФ / И.Н. Дрогобыцкий (общ.ред.). М. : Экзамен, 2004. 798с. : рис.
5. Грубер Й. Эконометрия: Учеб. пособие для студ. экон. спец. / А.Б. Воронова (пер.). К., 1996. Т. 1 : Введение в эконометрию. 400с.
ретическую прямую.Задача 2.Модель Кейнса (упрощенная версия).;;,где С – потребление; Y – доход; I –инвестиции; G – государственные расходы; t – текущий период; t–1 – предыдущий период.Требуется:– прим
линейную модель , параметры которой оценить МНК ( - расчетные, смоделированные значения временного ряда).3) Оценить адекватность построенных моделей, используя свойства независимости остаточной к
корреляции результативного признака и наиболее тесно связанного с ним фактора.3. Рассчитайте параметры линейной парной регрессии для всех факторов X.4. Оцените качество каждой модели через коэффициен