Tárgy lineáris többszörös regressziós egyenlet - studopediya

döntés
Ökonometriai modell a lineáris regressziós egyenlet a pár az űrlap :. ahol y - függő változó, x - független változó; a, b - a paramétereket a egyenlet; - modell hiba (figyelembe véve a hatása a függő változó y más tényezők, amelyek nem szerepelnek a modellben független változó). A paraméter értékét egy lehet kiszámítani Eq. Ha. akkor; Ebben az esetben azt mondjuk, hogy az átlagos változó értéke y. Ez nem függ a változó értéke x. egyenlő a paraméter értékét a. Következésképpen az átlagos összeg értékesítéséből származó haszon, ami nem függ az összeg a működő tőke a vállalkozás 10,75 rubelt.

2. F-statisztikák számítása az arány a diszperzió ______ ________ variancia számított egy szabadságfokot.

... egy közös tényező

döntés
F-statisztikák arányaként számítottuk a diszperzió faktor az egyik a szabadságfok a maradék diszperzió egy szabadságfokot.

3. Az egyenlet lineáris többszörös regresszió. ahol - a tárgyi eszközök értéke (ezer rubel ..); - alkalmazottak száma (ezer ember ..); y - az ipari termelés (.. RUR) változó paraméter x1. egyenlő 10,8, azt jelenti, hogy ha a mennyiség a mag az ipari termelés _____ _____ állandó számú alkalmazott.

1000. Dörzsölni. ... nőtt 10.800. Dörzsöljük.

1000. Dörzsölni. ... csökkent 10.800. Dörzsöljük.

1000. Dörzsölni. ... növelése 10,8%

1% ... növekedés 10,8%

döntés
A többszörös lineáris regressziós egyenlet. paraméter jelzi az átlagos változás eredménye y növelő tényező egy egységgel, amennyiben az összes többi változót állandó marad. Ebben az esetben az ipari termelés jellemzi y a következő egyenlet. paraméter 10,8, tehát ha a mennyiség a mag ezer. dörzsölni. Az ipari termelés nőtt 10.800. Dörzsölni. állandó alkalmazottak száma.

4. Ismeretes, hogy az arány a maradék varianciája a függő változó a teljes diszperzió 0,2. Ekkor az érték a meghatározás együtthatója ...

döntés
A determinációs együttható értéke diszperziós lebeny magyarázható regresszió, összesen diszperziós. Méret () mutatja az aránya a teljes maradék diszperzió vagy diszperziót okozza a befolyása a maradék, nem szerepelnek a tényezők a modellben.
. ennélfogva

5. A regressziós modell függően főre jutó átlagos jövedelem (rubelt. Y) a bruttó regionális termék (thous. P. X1) és a munkanélküliségi ráta az alany (%, x2), egy egyenletet. Az érték a regressziós együttható változó X2 azt jelzi, hogy a változás a munkanélküliségi ráta 1% -kal az egy főre jutó jövedelem ______ rubel állandó értéke a bruttó regionális termék.

változik (-1,67)

növekedni 1,67

csökken (-1,67)

váltson 0003

Tárgy: általánosított legkisebb négyzetek (GLS)

1. Legyen y - a termelési költségek, - a termelés volumene - tárgyi eszközök, - az alkalmazottak száma. Ismeretes, hogy a diszperzióban egyenletet négyzetével arányos a mennyiség a termelés.
Alkalmazzuk az általánosított legkisebb négyzetek módszerével, elosztjuk mindkét oldalról alkalmazása után az általánosított legkisebb négyzetek módszere vált egy új modell. Ezután a paraméter egy új egyenlet írja le változás az átlagos fajlagos költségek növekedésével ...

tőkeigényessége termelés ugyanazon a szinten a termelés munkaerő-ráfordítás

bonyolítja a termék állandó szinten a tőkeigényessége termelés

munkaerő termelékenységének állandó szinten a munka intenzitása

vagyon-labor ugyanazon a szinten a munkaerő-termelékenység

döntés
Legyen y - a termelési költségek, - a termelés volumene - tárgyi eszközök, - az alkalmazottak száma. Ismeretes, hogy a diszperzióban egyenletet négyzetével arányos a mennyiség a termelés.
Alkalmazása után a általánosított legkisebb négyzetek módszere vált egy új modell. Az új modell köze van az új változó - a költség egységnyi termelési - tőkeigényessége termelés, - bonyolítja a termék. Az új modellben a paraméter az átlagos változás a fajlagos költségek növekvő tőkeintenzitása egységnyi kibocsátás állandó szinten a komplexitás a terméket.

Abban az esetben, megsérti a legkisebb négyzetek módszerével előfeltételek alkalmazni az általánosított legkisebb négyzetek módszerével becslésére használják paramétereinek lineáris regressziós modellek __________ maradékok.

Oldal keletkezett: 0,004 sec.