Ответы к контрольной работе: Корреляционно-регрессионный анализ

Содержание

• ОРЕНБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
• Кафедра МММЭ
• КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
• ОГУ 061700.5001.03 00
• Руководитель работы
• __________________ Аралбаева Г.Г.
• Исполнитель
• Задание
• Введение
• Исследование модели на наличие гетероскедастичности
• Проверим наличие гетероскедастичности по переменной Х7
• Приведем график зависимости регрессионных остатков от изменения признака Х7.
• По оси ординат (У) отражено значение остатков , по оси абсцисс (х) значение признака. Как видно визуально гетероскедастичность отсутствует.
• Ранговый коэффициент корреляции будет Rx,e= 0,0681, t= Rх.е =-0,3472 0,3472
• Проверим наличие гетероскедастичности по переменной Х9
• Приведем график зависимости регрессионных остатков от изменения признака Х9.
• По оси ординат (У) отражено значение остатков , по оси абсцисс (х) значение признака. Как видно визуально гетероскедастичность отсутствует.
• Ранговый коэффициент корреляции будет Rx,e= -0,1364, t= Rх.е =-0,6955 0,6955
• Устранение гетероскедастичности обобщенным методом наименьших квадратов.
• Исследование модели на наличие автокорреляции.
• 0.917
• 2.18
• 0.808
• -5
• -7.52
• -17.5
• 7.55
• -10.2
• 11.5
• -21.7
• 2.23
• 0.909
• -7.49
• 19.7
• 4.75
• -10.3
• 11.9
• 10.8
• -4.14
• -8.63
• -6.32
• -13.4
• -3.89
• -5.4
• -1.42
• 19.6
• 2.18
• 0.808
• -5
• -7.52
• -17.5
• 7.55
• -10.2
• 11.5
• -21.7
• 2.23
• 0.909
• -7.49
• 19.7
• 4.75
• -10.3
• 11.9
• 10.8
• -4.14
• -8.63
• -6.32
• -13.4
• -3.89
• -5.4
• -1.42
• 19.6
• 32
• 9,59141
• 1,88238
• 33,7329
• 6,3504
• 99,6004
• 627,502
• 315,063
• 470,89
• 1102,24
• 572,645
• 1,74504
• 70,5432
• 739,296
• 223,502
• 226,503
• 492,84
• 1,21
• 223,204
• 20,1601
• 5,3361
• 50,1264
• 90,4401
• 2,2801
• 15,8404
• 441,84
• 153,76
• 0,840889
• 4,7524
• 0,652864
• 25
• 56,5504
• 306,25
• 57,0025
• 104,04
• 132,25
• 470,89
• 4,9729
• 0,826281
• 56,1001
• 388,09
• 22,5625
• 106,09
• 141,61
• 116,64
• 17,1396
• 74,4769
• 39,9424
• 179,56
• 15,1321
• 29,16
• 2,0164
• 384,16
• Посчитаем критерий Дарбина-Уотсона:
• Устранение автокорреляции 1 – го порядка обобщенным методом наименьших квадратов.
• Приложение 1
• Исходные данные *
• Центрированная матрица
• Приложение 1
• Исходные данные *
• Центрированная матрица