Выполнил:
Студент 4 курса, 7 группы
Фомин А.С.
Проверила:
Сергиенко Е.А.
Харьков, 2006
Возможно вы искали - Курсовая работа: Потоки TStream, TFileStream, TMemoryStream
Лабораторная работа № 2 «Построение и анализ простой линейной эконометрической модели»
Цель – закрепление теоретического и практического материала, приобретение навыков построения и анализа простых эконометрических моделей в модуле MultipleRegression.
Задание – необходимо проверить наличие линейной связи между соответствующими показателями деятельности коммерческих банков Украины в модуле MultipleRegression ППП Statistica:
1. Построить линейную эконометрическую модель и определить все её характеристики (параметры модели, среднеквадратическое отклонение параметров модели, дисперсию и среднеквадратическое отклонение ошибок модели, коэффициенты корреляции и детерминации).
2. Проверить статистическую значимость параметров модели и коэффициента корреляции по критерию Стьюдента. Проверить адекватность модели по критерию Фишера.
Похожий материал - Лабораторная работа: Приемы работы с файлами и папками
3. Рассчитать теоретические значения зависимой переменной и ошибки модели. Построить график линейной функции с доверительными интервалами. Сгруппировать данные по значениям ошибок, дать экономическую интерпретацию данной группировке.
4. Рассчитать прогнозное значение зависимой переменной и доверительные интервалы изменения, если известно значение независимого показателя.
5. Сделать выводы относительно адекватности построенной модели, дать экономическую интерпретацию данной зависимости и возможности ее теоретического использования.
Очень интересно - Реферат: Программно-математическое информационное оружие
Рис. 1. Окно результатов регрессионного анализа
Инициировав кнопку Summary: Regretion results (Результаты регрессионного анализа), мы определим важнейшие характеристики и степень её адекватности (рис. 2).
Рис. 2. Результаты регрессионного анализа
R = 0,894 – коэффициент множественной корреляции;
Вам будет интересно - Курсовая работа: Проектирование базы данных "Автовокзал"
R? = 0,80068 – коэффициент детерминации модели;
AdjustedR? = 0,7840 – скорректированный коэффициент детерминации на число наблюдений и число параметров;
F(1,12) = 48.206 – критерий адекватности Фишера;
Std.Errorofestimate = 1,11559 – среднее квадратическое отклонение ошибок модели;
Beta – стандартизированный коэффициент регрессии;
Похожий материал - Курсовая работа: Проектування автоматизованої інформаційно-довідкової системи таксопарку м. Вінниці
То есть, наша модель имеет следующий вид:
Построим график линейной функции с доверительными интервалами. Для этого в меню Graphs/Scatterplits необходимо указать переменные, линию уровня и доверительные интервалы (рис. 3).
Рис. 3. Задание параметров графика