Производственная функция, полученная по данным за 1990 -1997 гг., характеризуется уравнением
lgP = 0,552 + 0,276 lgZ+0,521 lgK
(0,584) (0,065) R2 =0,9843, r2PZ =0,7826, r2PK =0,9836,
где
Р - индекс промышленного производства;
Z - численность рабочих;
К - капитал.
В скобках указаны значения стандартных ошибок для коэффициентов регрессии.
Нет 86-100!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
Продолжение
Страна
| у
| х1
| х2
| х3
| х4
| Мавритания
| 71
| 49,0
| 1,3
| 1,8
| 16
| Бразилия
| 67
| 20,0
| 1,5
| 1,6
| 44
| Тринидад
| 72
| 31,9
| 0,8
| 1,8
| 13
| Малайзия
| 71
| 33,4
| 2,4
| 2,7
| 12
| Чили
| 72
| 35,3
| 1,5
| 2,1
| 12
| Уругвай
| 73
| 24,6
| 0,6
| 1,0
| 18
| Аргентина
| 73
| 30,08
| 1,3
| 2,0
| 22
| Греция
| 78
| 43,4
| 0,6
| 0,9
| 8
| Республика Корея
| 72
| 42,4
| 0,9
| 1,9
| 10
| Испания
| 77
| 53,8
| 0,2
| 1,0
| 7
| Нов.Зеландия
| 76
| 60, 6
| 1,4
| 1,5
| 7
| Ирландия
| 77
| 58,1
| 0,5
| 1,7
| 6
| Израиль
| 77
| 61,1
| 3,5
| 3,5
| 8
| Австралия
| 77
| 70,2
| 1,1
| 1,4
| 6
| Италия
| 78
| 73,7
| 0,2
| 0,4
| 7
| Канада
| 78
| 78,3
| 1,3
| 1,0
| 6
| Финляндия
| 76
| 65,8
| 0,5
| 0,1
| 5
| Гонконг
| 79
| 85,1
| 1,6
| 1,3
| 5
| Швеция
| 79
| 68,7
| 0,6
| 0,3
| 4
| Нидерланды
| 78
| 73,9
| 0,7
| 0,6
| 6
| Бельгия
| 77
| 80,3
| 0,4
| 0,5
| 8
| Франция
| 78
| 78,0
| 0,5
| 0,8
| 6
| Сингапур
| 76
| 84,4
| 2,0
| 1,7
| 4
| Австрия
| 77
| 78,8
| 0,8
| 0,5
| 6
| США
| 77
| 100,0
| 1,0
| 1,1
| 8
| Дания
| 75
| 78,7
| 0,3
| 0,1
| 6
| Япония
| 80
| 82,0
| 0,3
| 0,6
| 4
| Швейцария
| 78
| 95,9
| 1,0
| 0,8
| 6
| Принятые в таблице обозначения:
у – средняя ожидаемая продолжительность жизни при рождении, лет;
х1 – ВВП в паритетах покупательской способности;
х1 – Темпы прироста населения по сравнению с предыдущим годом, %;
х3 – темпы прироста рабочей силы по сравнению с предыдущим годом, %;
х4 – коэффициент младенческой смертности, %.
|
Задание
Вычислите описательные статистики. Проверьте характер распределения признаков. При необходимости удалите аномальные наблюдения.
Постройте матрицу парных коэффициентов корреляции. Установите какие факторы коллинеарны.
Постройте уравнение множественной регрессии, обосновав отбор факторов.
Постройте графики остатков. Сделайте выводы.
Проведите тестирование ошибок уравнения множественной регрессии на гетероскедастичность, применив тест Гельфельда-Квандта.
Оцените статистическую значимость уравнения множественной регрессии. Какие факторы значимо воздействуют на формирование средней ожидаемой продолжительности жизни в этом уравнении?
постройте уравнение множественной регрессии со статистически значимыми факторами.
Задача 29 Имеются данные о продаже квартир на вторичном рынке жилья в Санкт-Петербурге на 01.05.2000г. (табл. 2.22). Таблица 2.22
№ п/п
| у
| х1
| х2
| х3
| х4
| х5
| х6
| х7
| 1
| 13,0
| 1
| 1
| 37,0
| 21,5
| 6,5
| 0
| 20
| 2
| 16,5
| 1
| 1
| 60,0
| 27,0
| 22,4
| 0
| 10
| 3
| 17,0
| 1
| 1
| 60,0
| 30,0
| 15,0
| 0
| 10
| 4
| 15,0
| 1
| 1
| 53,0
| 26,2
| 13,0
| 0
| 15
| 5
| 14,2
| 1
| 1
| 35,0
| 19,0
| 9,0
| 0
| 8
| 6
| 10,5
| 1
| 1
| 30,3
| 17,5
| 5,6
| 1
| 15
| 7
| 23,0
| 1
| 1
| 43,0
| 25,5
| 8,5
| 0
| 5
| 8
| 12,0
| 1
| 1
| 30,0
| 17,8
| 5,5
| 1
| 10
| 9
| 15,6
| 1
| 1
| 35,0
| 18,0
| 5,3
| 1
| 3
| 10
| 12,5
| 1
| 1
| 32,0
| 19,6
| 6,0
| 1
| 5
| 11
| 11,3
| 1
| 0
| 31,0
| 26,0
| 5,5
| 1
| 10
| 12
| 13,0
| 1
| 0
| 33,0
| 18,0
| 7,0
| 0
| 5
| 13
| 21,0
| 1
| 0
| 53,0
| 17,3
| 16,0
| 1
| 5
| 14
| 12,0
| 1
| 0
| 32,2
| 19,0
| 6,3
| 0
| 20
| 15
| 11,0
| 1
| 0
| 31,0
| 29,0
| 5,5
| 1
| 15
| 16
| 11,0
| 1
| 1
| 36,0
| 35,0
| 8,0
| 1
| 5
| 17
| 22,5
| 2
| 1
| 48,0
| 28,0
| 8,0
| 1
| 15
| 18
| 26,0
| 2
| 1
| 55,5
| 30,0
| 8,0
| 0
| 10
| 19
| 18,5
| 2
| 1
| 48,0
| 51,0
| 8,0
| 0
| 10
| 20
| 13,2
| 2
| 1
| 44,1
| 38,0
| 6,0
| 12
| 25
| 21
| 25,8
| 2
| 1
| 80,0
| 30,0
| 13,0
| 0
| 10
| 22
| 17,0
| 2
| 0
| 60,0
| 32,0
| 10,0
| 0
| 12
| 23
| 18,0
| 2
| 0
| 50,0
| 27,0
| 8,7
| 1
| 15
| 24
| 21,0
| 2
| 0
| 54,6
| 39,0
| 10,0
| 1
| 20
| 25
| 14,5
| 2
| 0
| 43,0
| 29,5
| 5,5
| 1
| 10
| 26
| 23,0
| 2
| 0
| 66,0
| 29,0
| 12,0
| 1
| 5
| 27
| 19,5
| 2
| 0
| 53,5
| 30,0
| 7,0
| 1
| 15
| 28
| 14,2
| 2
| 0
| 45,0
| 30,8
| 6,0
| 0
| 12
| 29
| 13,3
| 2
| 0
| 50,6
| 28,0
| 5,5
| 0
| 5
| 30
| 16,1
| 2
| 0
| 42,5
| 31,0
| 7,9
| 1
| 10
| 31
| 13,5
| 2
| 0
| 50,1
| 44,4
| 5,2
| 0
| 25
| 32
| 16,0
| 2
| 1
| 68,1
| 58,0
| 6,0
| 0
| 10
| 33
| 15,5
| 3
| 1
| 107,0
| 58,0
| 7,2
| 0
| 5
| 34
| 38,0
| 3
| 1
| 100,0
| 52,0
| 24,0
| 0
| 15
| 35
| 30,0
| 3
| 1
| 71,0
| 51,0
| 20,0
| 1
| 15
| 36
| 24,0
| 3
| 1
| 98,0
| 45,0
| 7,5
| 0
| 15
| 37
| 32,5
| 3
| 0
| 100,0
| 39,0
| 15,0
| 1
| 10
| 38
| 43,0
| 3
| 0
| 58,0
| 40,0
| 35,0
| 0
| 25
| 39
| 17,8
| 3
| 0
| 75,0
| 59,0
| 6,2
| 1
| 10
| 40
| 28,0
| 3
| 0
| 85,0
| 48,0
| 18,0
| 0
| 3
| 41
| 32,7
| 3
| 0
| 66,0
| 52,0
| 9,0
| 0
| 5
| 42
| 31,0
| 3
| 0
| 81,0
| 49,0
| 6,0
| 0
| 2
| 43
| 33,0
| 3
| 0
| 76,4
| 40,5
| 12,0
| 0
| 10
| 44
| 28,0
| 3
| 0
| 55,0
| 37,6
| 10,0
| 1
| 5
| 45
| 21,5
| 3
| 0
| 53,7
| 38,0
| 6,0
| 1
| 15
| 46
| 15,3
| 3
| 0
| 57,0
| 52,0
| 5,5
| 0
| 3
| 47
| 21,0
| 3
| 0
| 67,0
| 47,0
| 6,3
| 0
| 7
| 48
| 15,3
| 3
| 0
| 74,0
| 45,0
| 8,0
| 0
| 3
| 49
| 21,0
| 3
| 0
| 70,0
| 54,0
| 10,0
| 0
| 15
| 50
| 35,5
| 3
| 0
| 80,0
| 37,0
| 9,0
| 0
| 2
| 51
| 22,0
| 3
| 0
| 62,0
| 42,0
| 8,0
| 1
| 3
| 52
| 29,0
| 3
| 0
| 69,7
| 50,3
| 10,2
| 0
| 5
| 53
| 16,0
| 3
| 0
| 79,0
| 58,0
| 10,8
| 1
| 15
| 54
| 22,0
| 3
| 0
| 96,4
| 64,0
| 9,1
| 1
| 25
| 55
| 23,0
| 4
| 1
| 90,0
| 66,0
| 12,6
| 0
| 5
| 56
| 19,5
| 4
| 1
| 102,0
| 56,5
| 15,0
| 0
| 5
| 57
| 34,0
| 4
| 1
| 87,0
| 74,0
| 11,8
| 0
| 7
| 58
| 24,5
| 4
| 1
| 114,8
| 74,7
| 12,5
| 0
| 10
| 59
| 27,3
| 4
| 1
| 114,3
| 62,0
| 25,6
| 1
| 10
| 60
| 41,0
| 4
| 1
| 90,0
| 81,0
| 12,0
| 1
| 5
| 61
| 31,0
| 4
| 1
| 116,0
| 75,5
| 8,0
| 0
| 5
| 62
| 35,6
| 4
| 1
| 107,0
| 66,0
| 16,5
| 0
| 10
| 63
| 46,0
| 4
| 1
| 93,0
| 129,0
| 9,5
| 0
| 10
| 64
| 35,0
| 4
| 0
| 176,0
| 69,4
| 10,0
| 0
| 15
| 65
| 42,7
| 4
| 0
| 96,0
| 72,5
| 15,0
| 0
| 10
| 66
| 27,0
| 4
| 0
| 92,0
| 110,0
| 9,0
| 0
| 8
| 67
| 75,0
| 4
| 0
| 176,0
| 49,0
| 9,5
| 1
| 10
| 68
| 38,0
| 4
| 0
| 74,0
| 73,7
| 33,0
| 0
| 20
| 69
| 23,5
| 4
| 0
| 106,0
| 61,7
| 6,5
| 0
| 15
| 70
| 65,0
| 4
| 0
| 88,0
| 45,8
| 9,0
| 0
| 10
| 71
| 23,0
| 4
| 0
| 74,0
| 50,8
| 9,0
| 0
| 3
| 72
| 45,5
| 4
| 0
| 74,7
| 76,0
| 9,0
| 1
| 10
| 73
| 34,0
| 4
| 0
| 115,0
| 62,0
| 8,2
| 0
| 10
| 74
| 23,0
| 4
| 0
| 92,0
| 79,5
| 8,5
| 0
| 5
| 75
| 26,5
| 4
| 0
| 110,0
| 49,0
| 9,0
| 0
| 15
| 76
| 37,0
| 4
| 0
| 110,0
| 34,0
| 10,0
| 0
| 5
| Принятые в таблице обозначения:
у – цена квартиры, тыс.долл.;
х1 – число комнат в квартире;
х1 – район города (1-центральные, 0-периферийные);
х3 – общая площадь квартиры (м2);
х4 – жилая площадь квартиры (м2);
х5 – площадь кухни (м2);
х6 – тип дома (1-кирпичный, 0-другой);
х7 – расстояние от метро, минут пешком.
|
По этим данным необходимо определить факторы, формировавшие цену квартир на вторичном рынке жилья в Санкт-Петербурге весной 200г. Задание
Составить матрицу парных коэффициентов корреляции.
Постройте уравнение регрессии, характеризующее зависимость цены от всех факторов. Установите, какие факторы коллинеарны, определив коэффициенты множественной детерминации для каждого из факторов.
Оцените значимость полученного уравнения. Какие факторы значимо воздействуют на формирование цены квартиры в этой модели?
Существует ли разница в ценах квартир, расположенных в центральных и в периферийных районах?
существует ли разница в ценах квартир разных типов домов?
Постройте модель формирования цены квартиры за счет значимых факторов.
Задача 30 Изучается зависимость спроса на персональные компьютеры – у от доода на одного члена семьи – х. Результаты опроса мужчин и женщин представлены на рис. 2.12,а, а результаты опроса всех взрослых в зависимости от жилищных условий приведены на рис. 2.12,б.

Задание
Определите, в каком случае возможно построение уравнения регрессии с включением фиктивной переменной.
Напишите общий вид уравнения регрессии с фиктивной переменной.
Укажите, как можно ввести в модель фиктивную переменную и как интерпретировать коэффициент регрессии при ней.
Нет 106-109!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
Выразим x3 из третьего уравнения ФПМ:

Подставим его в выражение x1:

 Второй этап: аналогично, чтобы выразить x3 через искомые y1,
y3 и x2, заменим в выражении x3 на полученное из первого уравнения ПФМ:

Следовательно,

Подставим полученные x1 и x3 во второе уравнение ПФМ:

- второе уравнение СФМ. Это уравнение можно получить из ПФМ иным путем.
Суммируя все уравнения, получим

Далее из первого и второго уравнений ПФМ исключим x1, домножив первое уравнение на 3, а второе – на (-2) и просуммировав их:

Затем аналогичным путем из полученных уравнений исключаем x3, а именно:



 3) из второго уравнения ПФМ выразим х2, так как его нет не в третьем уравнении СФМ:
 Подставим полученное выражение в третье уравнение ПФМ:


- третье уравнение СФМ. Таким образом, СФМ примет вид

|