При анализе зависимости между двумя показателями х и у получены следующие данные: x  20, у 10, Ех ( у)  0,8. 461 Оцените параметры линейной регрессии y ˆ  a b x по методу наименьших квадратов. (Решение → 9981)

Заказ №38709

При анализе зависимости между двумя показателями х и у получены следующие данные: x  20, у 10, Ех ( у)  0,8. 461 Оцените параметры линейной регрессии y ˆ  a b x по методу наименьших квадратов. Дайте интерпретацию полученным результатам.

Решение:

Ех ( у)  0,8 - это коэффициент эластичности. Он показывает, что при увеличении фактора х на 1% значение результативного признака у в среднем возрастает на 0,8%. Коэффициент эластичности рассчитывается по формуле: y x Ех ( у)  b  Отсюда находим оценку коэффициента регрессии b : 0,4 20 10  ( )  0,8  x y b Е у х Находим оценку свободного члена a : a  y  bx =10 – 0,4 × 20 = 2 Получили линейное уравнение парной регрессии: i i y ˆ  2 0,4 x Вывод. Коэффициент регрессии b показывает, что при увеличении фактора х на 1 единицу значение результативного признака у в среднем возрастает на 0,4 единиц. Поскольку

При анализе зависимости между двумя показателями х и у получены следующие данные: x  20, у 10, Ех ( у)  0,8. 461 Оцените параметры линейной регрессии y ˆ  a b x по методу наименьших квадратов.

При анализе зависимости между двумя показателями х и у получены следующие данные: x  20, у 10, Ех ( у)  0,8. 461 Оцените параметры линейной регрессии y ˆ  a b x по методу наименьших квадратов.

При анализе зависимости между двумя показателями х и у получены следующие данные: x  20, у 10, Ех ( у)  0,8. 461 Оцените параметры линейной регрессии y ˆ  a b x по методу наименьших квадратов.