Задание. (α = 0,05) (Решение → 16404)

Заказ №39169

Задание. (α = 0,05)

1. Вычислить матрицу частных коэффициентов корреляции. 2. При помощи надстройки Анализ данных в MS Excel найти оценки коэффициентов регрессии: 3. Выписать TSS, RSS, ESS, коэффициенты детерминации R 2 и R 2 норм и оценку дисперсии σ2 случайного фактора ε. 4. Построить доверительные интервалы для коэффициентов регрессии bi линейной регрессии и для σ 2 . 5. Проверить гипотезы о значимости коэффициентов регрессии. 6. Оценить качество модели при помощи F-критерия. 7. Проверить процедуру пошагового отбора переменных. 8. Рассматривая из выбранных 24 стран первые 12 и оставшиеся 12 как независимые выборки, проверить гипотезу о возможности объединения их в единую выборку по критерию Чоу. 9. Провести проверку нелинейности при помощи RESET-теста Рамсея с квадратичной добавкой. 10.Полученную на шаге 7 после отбора переменных регрессию проверить на мультиколлинеарность при помощи VIF. 11.Полученную на шаге 7 регрессию проверить на гетероскедастичность по какой-нибудь переменной при помощи теста Глейзера, при k = 0,5, k = 1; k = 2.

Решение

1. Составим корреляционную матрицу, для этого используем инструмент Корреляция (надстройка Анализ данных Excel). Таблица 2 Результат корреляционного анализа Y Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Y 1 Х1 -0,260 1 Х2 -0,257 -0,245 1 Х3 0,341 -0,134 0,282 1 Х4 0,627 -0,318 -0,205 0,021 1 Х5 0,833 -0,281 -0,346 0,261 0,604 1 Анализ показывает, что зависимая переменная, имеет среднюю связь с факторами Х3 и Х4, слабую связь с Фактором Х1 и Х2, а с фактором Х5 связь сильная. Затем перейдем к анализу остальных столбцов матрицы с целью выявления коллинеарности. Как видно из таблицы все межфакторные коэффициенты корреляции меньше 0,7, следовательно, зависимые объясняющие переменные отсутствуют мультиколлинеарность не выявлена.

Задание. (α = 0,05)

Задание. (α = 0,05)

Задание. (α = 0,05)