“____”_____________ 2002г.

Исполнитель

студент гр.99 з/о ст

______________ .Чаплыгина О.Г.

“_____”____________ 2002г.

Оренбург 2002 г.

Задание

Дана выборка из генеральной совокупности по производственно-хозяйственной деятельности предприятия машиностроения (Приложение 1). Исследуется N=53 объекта по пяти признакам:

Возможно вы искали - Курсовая работа: Корреляционно–регрессионный анализ взаимосвязей производственных показателей предприятия (организации)

X₅ –Удельный вес рабочих в составе ППП;

X₇ – Коэффициент сменности оборудования;

X₁₀ - Фондоотдача;

X₁₄ – Фондовооруженность труда;

X₁₇ – Непроизводственные расходы;

Похожий материал - Контрольная работа: Корреляция ВВП и коррупции

Y₁ - производительность труда;

На основе полученных данных необходимо:

На основе данных необходимо:

1. По исходным данным построить классическую линейную модель множественной регрессии, оценить значимость полученного уравнения регрессии и его коэффициентов, для значимых параметров построить доверительный интервал.

2. Проанализировать матрицу парных коэффициентов корреляции на наличие мультиколинеарности, если мультиколлинеарность присутствует устранить методом пошагового отбора переменных, отобрать наиболее информативные переменные и с помощью них построить модель регрессии, оценить ее значимость.

Очень интересно - Реферат: Краткая характеристика предприятия ДУП "ПМК-194" и анализ его основных технико-экономических показателей

3. Проверить построенную модель на гетероскедастичность. Построить обобщенную модель множественной регрессии (случай гетероскедастичности остатков)

4. Проверить модель на наличие автокорреляции (с помощью критерия Дарбина-Уотсона) устранить с использованием обобщенного метода наименьших квадратов на случай автокоррелированности регрессионных остатков

Введение

Пусть имеется p объясняющих переменных и зависимая переменная У. Переменная У является случайной величиной, имеющей при заданных значениях факторов некоторое распределение. Если случайная величина Y непрерывна, то можно считать, что ее распределение при каждом допустимом наборе значений факторов () имеет условную плотность .

Обычно делается некоторое предположение относительно распределения У. Чаще всего предполагается, что условные распределения У при каждом допустимом значении факторов – нормальные. Подобное предположение позволяет получить значительно более «продвинутые» результаты.

Объясняющие переменные могут считаться как случайными, так и детерминированными, т.е. принимающими определенные значения.

Вам будет интересно - Реферат: Краткая характеристика предприятия ОАО "Минский завод отопительного оборудования"

Классическая эконометрическая модель рассматривает объясняющие переменные как детерминированные, однако, основные результаты статистического исследования модели остаются в значительной степени теми же, что и в случае, если считать случайными переменными.

Объясняющая часть – обозначим ее Уе – в любом случае представляет собой функцию от значений факторов – объясняющих переменных:

Таким образом, эконометрическая модель имеет вид

Наиболее естественным выбором объясненной части случайной величины У является ее среднее значение – условное математическое ожидание , полученное при данном наборе значений объясняющих переменных (х_1, x₂ ,..,x_p )

Цель работы: Исследовать корреляционно – регрессионную зависимость между признаком у и группой аргументов .

Похожий материал - Шпаргалка: Краткое изложение материала статистики с формулами

Объект исследования : Производственные предприятия, занимающиеся производственной деятельностью.

Предмет исследования : корреляционная связь между признаками.

1. По исходным данным построить классическую линейную модель множественной регрессии, оценить значимость полученного уравнения регрессии и его коэффициентов, для значимых параметров построить доверительный интервал.

Построим собственно-линейную функцию регрессии вида: , оценка

Параметры модели будем искать МНК: