Построение модели парной регрессии

Рассмотрим простой пример элементарного задания по эконометрике. В соответствии с вариантом задания, используя статистический материал необходимо.

1. Рассчитать параметры уравнения линейной парной регрессии.

2. Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.

3. Используя коэффициент эластичности, определить степень связи факторного признака с результативным.

4. Определить среднюю ошибку аппроксимации.

5. Оценить с помощью F – критерия Фишера статистическую надежность моделирования.

Исходные данные для построения модели парной регрессии приведены в таблице 1.

Линейное уравнение парной регрессии имеет вид

, (1.13)

где - оценка условного математического ожиданияy; b₀, b₁ –эмпирические коэффициенты регрессии, подлежащие определению.

Таблица 1.1. Исходные данные

Эмпирические коэффициенты регрессии b₀, b₁ будем определять с помощью инструмента «Регрессия» надстройки «Анализ данных» табличного процессора MS Excel.

Алгоритм определения коэффициентов состоит в следующем .

1. Вводим исходные данные в табличный процессор MS Excel.

2. Вызываем надстройку Анализ данных (рисунок 1.1).

3. Выбираем инструмент анализа Регрессия (рисунок 1.2).

4. Заполняем соответствующие позиции окна Регрессия ( рисунок 1.3).

5. Нажимаем кнопку ОК окна Регрессия и получаем протокол решения задачи (рисунок1.4)

Рисунок 1.1. Активизация надстройкиАнализ данных

Рисунок 1.2. Выбор инструментаРегрессия

Рисунок 1.3. Окно Регрессия

Рисунок 1.4. Протокол решения задачи

Из рисунка 1.4 видно, что эмпирические коэффициенты регрессии соответственно равны b₀ = 223,b₁= 0, 0088. См. две последние строки под заголовком коэффициенты