Множественная регрессия (Задачи)




Уравнение регрессии, построенное по 15 наблюдениям, имеет вид:

Пропущенные значения, а также доверительный интервал для

с вероятностью 0,99 равны:

+

 

Уравнение регрессии, построенное по 20 наблюдениям, имеет вид:

Пропущенные значения, а также доверительный интервал для с вероятностью 0,9 равны:

+

 

Уравнение регрессии, построенное по 16 наблюдениям, имеет вид:

Пропущенные значения, а также доверительный интервал для

с вероятностью 0,99 равны:

+

 

Уравнение регрессии в стандартизированном виде имеет вид:

 

Частные коэффициенты эластичности равны:

+0,266; -0,246; 0,258

—0,266; -0,258; 0,246

—0,258;-0,266; 0,263

—0,258; -0,246; 0,266

 

Уравнение регрессии в стандартизированном виде имеет вид:

 

Частные коэффициенты эластичности равны:

+-1,163; 0,736; -0,889

—-1,163; 0,889; -0,736

—-0,736; 1,163; -0,889

—-0,889; 1,163; -0,736

 

Стандартизованное уравнение регрессии имеет вид:

 

 

Частные коэффициенты эластичности равны:

+0,827; -0,607; -1,005

—0,827; -0,563; -0,923

—1,005; -0,607; -0,827

—0,827; -1,005; -0,607

 

Стандартизованное уравнение регрессии имеет вид:

 

Частные коэффициенты эластичности равны:

+0,23; -0,428; 0,476

—0,32; -0,476; 0,428

—0,23; -0,478; 0,428

—0,372; -0,32; 0,476

 

Стандартизованное уравнение регрессии имеет вид:

Частные коэффициенты эластичности равны:

+0,728; -1,213; 0,376

—0,728; -0,376; 1,213

—1,213; -0,728; 0,376

—1,213; -0,728; 0,436

 

Стандартизованное уравнение регрессии имеет вид:

 

Частные коэффициенты эластичности равны:

+0,438; 0,558; -0,384

—0,438; 0,384; -0,558

—0,558; -0,438; 0,384

—0,558; 0,732; -0,461

 

Стандартизованное уравнение регрессии имеет вид:

 

Частные коэффициенты эластичности равны:

+0,327; -0,23; 0,493

—0,327; -0,493; 0,552

—0,493; -0,327; 0,552

—0,493; -0,23; 0,327

 

По 18 наблюдениям получены следующие данные:

; ; ; ; .

Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны:

+0,575; 0,57; -0,55; 3,47; -174,45

—0,575; 0,55; -0,57; 3,47; 174,45

—0,603; 0,57; -0,55; 3,47; -174,45

—0,603; 0,55; -0,57; 2,17; 278,7

 

По 17 наблюдениям получены следующие данные:

; ; ; ; .

Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны:

+0,508; 0,43; 0,62; -5,63; 278,7

—0,508; 0,62; 0,43; -5,63; -278,7

—0,543; 0,43; 0,62; -5,63; -278,7

—0,543; 0,43; 0,62; -5,15; 278,7

 

По 22 наблюдениям получены следующие данные:

; ; ; ; .

Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны:

+0,627; 4,73; -1,1; -4,1; 58,6

—0,627; 4,1; -1,1; 4,73; 58,6

—0,646; 4,73; -1,1; -4,1; -58,6

—0,646; 4,1; -1,1; -5,2; 58,6

 

По 25 наблюдениям получены следующие данные:

; ; ; ; .

Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны:

+0,429; -1,73; -0,33; 0,3; 220,2

—0,429; -1,73; -0,3; 0,33; -220,2

—0,455; 1,73; 0,33; 0,3; 220,2

—0,455; -1,73; -0,3; 0,33; -220,2

 

По 24 наблюдениям получены следующие данные:

; ; ; ; .

Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны:

+0,517; 0,06; 0,37; -1,52; 313,0

—0,517; 0,36; 0,07; -0,84; 313,0

—0,54; 0,37; 0,06; -1,52; -313,0

—0,54; 0,06; 0,37; -1,52; -313,0

 

По 28 наблюдениям получены следующие данные:

; ; ; ; .

Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны:

+0,685; -0,26; -0,25; -0,96; 297,1

—0,686; -0,25; -0,26; -0,96; -297,1

—0,698; -0,26; -0,25; -0,96; -297,1

—0,698; -0,96; -0,25; -0,26; 297,1

 

По 26 наблюдениям получены следующие данные:

; ; ; ; .

Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны:

+0,568; 3,16; -1,22; -2,78; 146,5

—0,568; 3,16; -1,22; -2,56; -146,5

—0,587; 3,16; -1,22; -2,78; 146,5

—0,587; 3,16; -1,22; -2,78; -146,5

 

В уравнении регрессии:

Восстановить пропущенные характеристики; построить доверительный интервал для

с вероятностью 0,95, если n = 12

+ (-12,02; -2,98)

(-12,02; -2,98)

(-11,12; -3,88)

(-11,12; -3,88)

 

Уравнение регрессии в стандартизованном виде имеет вид:

Как влияют факторы на результат и каковы значения частных коэффициентов эластичности?

+Наибольшее влияние на результат оказывает фактор , наименьшее

—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор наименьшее - ;

—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор наименьшее -

—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор наименьшее -

 

Уравнение регрессии в стандартизованном виде имеет вид:

Как влияют факторы на результат и каковы значения частных коэффициентов эластичности?

+Наибольшее влияние на результат оказывает фактор , наименьшее

—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор наименьшее - ;

—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор наименьшее -

—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор наименьшее -

 

Уравнение регрессии в стандартизованном виде имеет вид:

Как влияют факторы на результат и каковы значения частных коэффициентов эластичности?

+Наибольшее влияние на результат оказывает фактор , наименьшее

—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор наименьшее - ;

—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор наименьшее -

—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор наименьшее -

По 20 наблюдениям получены следующие данные:

Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны:

+

 

По 16 наблюдениям получены следующие данные:

Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны:

+

 

Уравнения регрессии y на и в стандартизованном и натуральном масштабе имеют вид:

+

 

.

Уравнения регрессии на и в стандартизованном и натуральном масштабе имеют вид:

+

 

;

.

Уравнения регрессии в стандартизированном и натуральном масштабе имеют вид:

+

 

.

Уравнения регрессии в стандартизированном и натуральном масштабе имеют вид:

+

 

.

Уравнения регрессии в стандартизированном и натуральном масштабе имеют вид:

+

 

.

Уравнения регрессии в стандартизированном и натуральном масштабе имеют вид:

+

 

Уравнение регрессии, построенное по 12 наблюдениям, имеет вид:

Пропущенные значения, а также доверительный интервал для с вероятностью 0,9 равны:

+

 

При построении регрессионной зависимости некоторого результативного признака на 8 факторов по 25 измерениям коэффициент детерминации составил 0,736. После исключения 3 факторов коэффициент детерминации уменьшился до 0,584. Обоснованно ли было принятое решение на уровнях значимости 0,1, 0,05 и 0,01:

+Да, только на уровнях 0,05 и 0,01

—Да, на всех уровнях значимости

—Нет, на всех уровнях значимости

—Да, только на уровне 0,01

—Да, только на уровнях 0,1 и 0,05

 

При построении регрессионной зависимости некоторого результативного признака на 7 факторов по 32 измерениям коэффициент детерминации составил 0,812. После исключения 2 факторов коэффициент детерминации уменьшился до 0,76. Обоснованно ли было принятое решение на уровнях значимости 0,1, 0,05 и 0,01:

+Да, только на уровнях 0,05 и 0,01

—Да, на всех уровнях значимости

—Нет, на всех уровнях значимости

—Да, только на уровне 0,01

—Да, только на уровнях 0,1 и 0,05

 

При построении регрессионной зависимости некоторого результативного признака на 10 факторов по 45 измерениям коэффициент детерминации составил 0,617. После исключения 3 факторов коэффициент детерминации уменьшился до 0,512. Обоснованно ли было принятое решение на уровнях значимости 0,1, 0,05 и 0,01:

+Да, только на уровне 0,01

—Да, на всех уровнях значимости

—Нет, на всех уровнях значимости

—Да, только на уровнях 0,05 и 0,01

—Да, только на уровнях 0,1 и 0,05

 

При построении регрессионной зависимости некоторого результативного признака на 10 факторов по 45 измерениям коэффициент детерминации составил 0,347. После добавления 3 факторов коэффициент детерминации увеличился до 0,536. Обоснованно ли было принятое решение на уровнях значимости 0,1, 0,05 и 0,01:

+Да, на всех уровнях значимости

—Нет, на всех уровнях значимости

—Да, только на уровнях 0,1 и 0,05

—Да, только на уровне 0,1

—Да, только на уровнях 0,05 и 0,01

 

При построении регрессионной зависимости некоторого результативного признака на 7 факторов по 42 измерениям коэффициент детерминации составил 0,443. После добавления 3 факторов коэффициент детерминации увеличился до 0,527. Обоснованно ли было принятое решение на уровнях значимости 0,1, 0,05 и 0,01:

+Нет, на всех уровнях значимости

—Да, на всех уровнях значимости

—Да, только на уровнях 0,1 и 0,05

—Да, только на уровне 0,1

—Да, только на уровнях 0,05 и 0,01

 

При построении регрессионной зависимости некоторого результативного признака на 8 факторов по 38 измерениям коэффициент детерминации составил 0,558. После добавления 2 факторов коэффициент детерминации увеличился до 0,644. Обоснованно ли было принятое решение на уровнях значимости 0,1, 0,05 и 0,01:

+Да, только на уровнях 0,1 и 0,05

—Да, на всех уровнях значимости

—Нет, на всех уровнях значимости

—Да, только на уровне 0,1

—Да, только на уровнях 0,05 и 0,01

 

По данным 150 наблюдений о доходе индивидуума Y, уровне его образования X1, и возрасте X2 определите, можно ли считать на уровне значимости 5 % линейную регрессионную модель Y на X1 и X2 гетероскедастичной, если суммы квадратов остатков после упорядочения данных по уровню образования следующие: RSS1 (для 50 значений с наименьшим уровнем образования) = 894,1; RSS2 (для 50 значений с наибольшим уровнем образования) = 3918,2:

+гипотеза об отсутствии гетероскедастичности отвергается

—гипотеза об отсутствии гетероскедастичности принимается

—на основе имеющихся данных такую гипотезу нельзя проверить

 

Имеется следующая модель, построенная на основе 30 наблюдений:

Y = 1, 48+ 0, 788X R2 = 0,97

(3,29) (29,37)

В скобках указаны t – статистики

Для проверки гетероскедастичности, были построены отдельные модели по первым 12 и последним 12 наблюдениям. Остаточные суммы квадратов отклонений составили RSS1 = 1069 и RSS2 = 3344. Проверить гипотезу о гомоскедастичности с уровнем значимости 5%:

+гипотеза о гомоскедастичности отвергается

—гипотеза о гомоскедастичности принимается

—для проверки данной гипотезы в данной задаче недостаточно данных

 

Имеется следующая модель, построенная на основе 30 наблюдений:

Y = 1, 75+ 1, 251X R2 = 0,97

(3,02) (2,37)

В скобках указаны t – статистики

Для проверки гетероскедастичности, были построены отдельные модели по первым 12 и последним 12 наблюдениям. Остаточные суммы квадратов отклонений составили RSS1 = 344 и RSS2 = 769. Проверить гипотезу о гомоскедастичности с уровнем значимости 5%:

—гипотеза о гомоскедастичности отвергается

+гипотеза о гомоскедастичности принимается

—для проверки данной гипотезы в данной задаче недостаточно данных



Поделиться:




Поиск по сайту

©2015-2024 poisk-ru.ru
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2016-04-27 Нарушение авторских прав и Нарушение персональных данных


Поиск по сайту: