Decizia privind problemele econometrice - modelare economică și matematică
1. Se calculează parametrii ecuațiile de regresie
2. Evaluati gradul de apropiere a relației cu indicele de corelație și de determinare.
3. Se calculează coeficientul mediu de elasticitate și să permită o evaluare comparativă a factorului rezistență datorită rezultatului.
4. Se calculează eroarea medie de aproximare și evaluați calitatea modelului.
5. Folosind Fischer F-statistici (at) pentru a evalua fiabilitatea ecuației de regresie.
6. Se calculează valoarea predictivă atunci când valoarea estimată a factorului va crește cu 5% față de valoarea medie a acestuia. Se determină intervalul de încredere pentru prognoza.
7. Calculele sunt detaliate, așa cum se arată în exemplul 1, și însoțite de explicații.
Un echipaj Tabelul 2.
Toate calculele din tabel au fost efectuate în conformitate cu formulele
.
,
și ecuația de regresie liniară ia forma :.
Se calculează coeficientul de corelare:
.
Legătura dintre semn și un factor vizibil.
Coeficientul de determinare - pătratul coeficientului de corelație sau index.
R2 = 0.606 2 = 0,367
Coeficientul mediu de elasticitate vă permite să verificați dacă sensul economic al coeficienților modelului de regresie.
Pentru a evalua calitatea modelului este determinată de eroarea medie de aproximare:
,
Valorile admisibile sunt 8 - 10%.
Se calculează valoarea Fisher-test.
,
- numărul parametrilor ecuației de regresie (numărul de coeficienți ai variabilei explicative);
.
tabelul de distribuție Fisher este
.
Deoarece, atunci ipoteza a nimicniciei statistice a ecuației de regresie parametru este respins.
Deoarece este posibil să spunem că 36,7% din rezultate se datorează variația variabilei explicative.
Am ales ca modelul de regresie ecuație, modelul de pre-linearizat. Vom introduce notația. Obținem un model de regresie liniară.
Se calculează coeficienții modelului prin plasarea toate calculele intermediare în tabelul. 3.
,
,
.
.
,
prin urmare, doar 9,3% din rezultate se datorează variației variabilei explicative.
,
,
Prin urmare, se adoptă ipoteza insignifianță statistice a ecuației de regresie. Pentru toate calculele, modelul liniar mai fiabile, iar calculele ulterioare vom face pentru ea.
Estimăm valoarea fiecărei ecuații de regresie parametru
.
Noi folosim distribuția t (Student). Insignifianța despre ipoteza statistică a parametrilor, și anume,
.
.
,
,
,
,
,
.
Rezultată model de evaluare și parametrii săi se lasă să-l utilizați pentru predicție.
.
.
Eroarea medie prognoză
,
,
.
Construim un interval de încredere, cu un nivel de încredere predeterminat de:
,
,
.
S-au găsit prognoza intervalul este suficient de încredere (nivel de încredere) și suficient de precisă, deoarece .
Estimăm valoarea fiecărei ecuații de regresie parametru
.
Noi folosim distribuția t (Student). Insignifianța despre ipoteza statistică a parametrilor, și anume,
.
.
,
,
, ,
, .
Prin urmare, și nu întâmplător acestea sunt diferite de zero, și în formă de derivat care acționează în mod sistematic.
1, prin urmare, calitatea model nu este foarte bun.
Citește mai mult: Estimările modelului și parametrii săi permit să-l utilizați pentru predicție
Informații despre „Decizia privind sarcinile econometrie“