Задание: 1. С помощью коэффициентов парной корреляции проанализируйте тесноту связи между эндогенной и экзогенными переменными. Сделайте вывод. 2. На 5%-ом уровне оцените значимость найденных коэффициентов. Сделайте выводы. (Решение → 15716)

Заказ №39169

Задание: 1. С помощью коэффициентов парной корреляции проанализируйте тесноту связи между эндогенной и экзогенными переменными. Сделайте вывод. 2. На 5%-ом уровне оцените значимость найденных коэффициентов. Сделайте выводы. 3. Проверьте условия отсутствия мультиколлинеарности между факторами. Сделайте выводы. 4. Постройте линейную множественную модель (1) с полным перечнем факторов и модель (2) с наиболее информативен фактором. Объясните смысл коэффициентов моделей (1) и (2). Исходные данные и результаты моделирования для модели (2) покажите на чертеже. Даны следующие показатели: Обозначение Наименование показателя Единица измерения Y цена квартиры тыс. долл. X1 город области 1 – Подольск 0 - Люберцы 216 X2 число комнат в квартире X4 жилая площадь квартиры кв. м

Решение

1. Рассчитаем матрицу парных коэффициентов корреляции и проверим их значимость по Стьюденту, используя формулу: r(Y,X1) = -0,403 < 0, следовательно, между переменными Y и Х1 наблюдается обратная корреляционная зависимость. 0,3 < |r(Y,X1)| = 0,403 < 0,7, зависимость между ценой квартиры и городом области средняя. r(Y,X2) = 0,688 > 0, следовательно, между переменными Y и Х2 наблюдается прямая корреляционная зависимость. 0,3 < |r(Y,X2)| = 0,688 < 0,7 - зависимость между ценой квартиры и числом комнат средняя. r(Y,X4) = 0,836 > 0, следовательно, между переменными Y и Х3 наблюдается прямая корреляционная зависимость. 0,7 < |r(Y,X4)| = 0,826 > 0,9 - зависимость между ценой квартиры и жилой площадью тесная. 2. Табличное значение t - критерия Стьюдента при α = 0,05 и числе степеней свободы v = n – к-1 = 40 - 2 = 38 то есть tкр = 2,02. t(r(Y,X1)) = 1,247 < tкр = 2,02, следовательно, коэффициент r(Y,X1) не значимо отличается от нуля. На уровне значимости 5% выборочные данные не позволяют сделать вывод о наличии линейной корреляционной зависимости между признаками Y и Х1. t(r(Y,X2)) = 2,683 > tкр = 2,02, следовательно, коэффициент r(Y,X2) значимо отличается от нуля. На уровне значимости 5% выборочные данные позволяют сделать вывод о наличии линейной корреляционной зависимости между признаками Y и Х2. t(r(Y,X4)) = 4,151 > tкр = 2,02, следовательно, коэффициент r(Y,X4) значимо отличается от нуля. На уровне значимости 5% выборочные данные позволяют сделать вывод о наличии линейной корреляционной зависимости между признаками Y и Х3.