Рівняння регресії і побудова економетричних моделей
Завдання 2. Побудова економетричної моделі множинної регресії
На основі даних таблиці (таблиця 2) спостережень побудувати найкраще рівняння регресії:
побудувати кореляційну матрицю, використовуючи процедуру Кореляція;
визначити наявність мультиколінеарності;
провести регресійний аналіз, використовуючи процедуру Регресія;
побудувати рівняння регресії і оцінити статистичні характеристики;
визначити найкраще рівняння регресії.
Таблиця 2
Вихідні дані для розрахунку (варіант 9)
У |
Х1 |
Х2 |
Х3 |
|
9,4 |
0,23 |
1,35 |
173,9 |
|
9,9 |
0,43 |
1,39 |
162,3 |
|
9,1 |
0,26 |
1,27 |
101,2 |
|
5,5 |
0,43 |
1,10 |
177,8 |
|
6,6 |
0,38 |
1,23 |
93,2 |
|
4,3 |
0,42 |
1,39 |
126,7 |
|
7,4 |
0,30 |
1,38 |
91,8 |
|
6,6 |
0,37 |
1,35 |
70,6 |
|
5,5 |
0,34 |
1,24 |
97,2 |
|
9,4 |
0,23 |
1,40 |
80,3 |
Содержание
Похожие материалы
- Емпірична модель множинної лінійної регресії.
- Тема 3. Принципи побудови економетричних моделей.
- 2.2.4. Лінеаризація нелінійних рівнянь регресії
- Етапи побудови економетричної моделі.
- 6.2. Побудова економетричних моделей та їх використання для прогнозування
- Економетрична модель. Параметризація рівняння регресії.
- Загальні поняття економетричних моделей. Задачі економетрії.