- Исследуется зависимость стоимости однокомнатной квартиры Price, млн.руб. от следующих факторов:
Distc | удаленность от центра, км.; |
Totsq | общий метраж, кв.м.; |
Kitsq | площадь кухни, кв.м.; |
Floor | этаж (0,1) 0 – первый или последний, 1 – средний; |
Tip | 1 – квартира в новом доме, 0 – квартира в старом доме |
Для этого построена линейная модель множественной регрессии. Результаты регрессионного анализа:
ВЫВОД ИТОГОВ |
|
|
|
| |||
|
|
|
|
|
| ||
Регрессионная статистика |
|
|
|
| |||
Множественный R | 0,857993 |
|
|
|
| ||
R-квадрат | 0,736153 |
|
|
|
| ||
Нормированный R-квадрат | 0,719662 |
|
|
|
| ||
Стандартная ошибка | 0,121521 |
|
|
|
| ||
Наблюдения | 69 |
|
|
|
| ||
|
|
|
|
|
| ||
Дисперсионный анализ |
|
|
| ||||
df | SS | MS | F | Значимость F | |||
Регрессия | 4 | 2,636913 | 0,659228 | 44,64117 | 7,47E-18 | ||
Остаток | 64 | 0,945106 | 0,014767 |
|
| ||
Итого | 68 | 3,582019 |
|
|
|
Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | P-Значение | |
Y-пересечение | 0,005 | 0,001 | 4,21 | 0,000 |
distc | -0,007 | 0,002 | -3,54 | 0,001 |
totsq | 0,03 | 0,003 | 9,2 | 0,000 |
kitsq | 0,02 | 0,017 | 1,2 | 0,235 |
floor | 0,12 | 0,014 | 8,5 | 0,000 |
tip | 0,2 | 0,031 | 6,5 | 0,000 |
1) Напишите уравнение регрессии
2) Дайте интерпретацию параметрам уравнения
3) Проверьте значимость всех коэффициентов регрессии (уровень значимости 0,05)
4) Проверьте значимость уравнения регрессии в целом (уровень значимости 0,05)
5) Чему равен коэффициент детерминации модели? Какая доля вариации цены квартиры осталась необъясненной уравнением регрессии?
6) Как можно было бы проверить наличие гетероскедастичности в этой модели? (напишите кратко, что для этого надо бы было сделать).
7) Выполните прогноз стоимости квартиры, расположенной в 10 км от центра, общей площадью 50 кв.м, с площадью кухни 10 кв.м, расположенной на первом этаже в новом доме.
8) Предположим, что в модели требуется также учесть влияние типа квартиры на стоимост. Рассматривается два типа квартир: «улчшенная планировка» и «не улучшенная» (хрущевка, сталинка, брежневка). Как это сделать?
9) Предположим, что в модели требуется также учесть влияние типа квартиры на стоимость. Рассматривается четыре типа квартир: «улчшенная планировка», «хрущевка», «сталинка», «брежневка». Как это сделать?
- Пусть y-расходы домохозяйства на питание (тыс. руб. в месяц), х- среднедушевой доход домохозяйства (тыс. руб. в мес.). Построена логарифмическая модель
1) Дать интерпретацию коэффициенту перед ln(x)
2) Вычислить эластичность расходов на питание по доходу при среднедушевом доходе 5 тыс.руб. в месяц. Дать интерпретацию полученному значению
|
|
3) Изобразить схематично график линии регрессии
- Пусть y-расходы домохозяйства на питание (тыс. руб. в месяц), х- среднедушевой доход домохозяйства (тыс. руб. в мес.). Построена экспоненциальная модель
1) Дать интерпретацию коэффициенту 0,07
2) Вычислить эластичность расходов на питание по доходу при среднедушевом доходе 5 тыс.руб. в месяц. Дать интерпретацию полученному значению
3) Изобразить схематично график линии регрессии
- Пусть y-расходы домохозяйства на питание (тыс. руб. в месяц), х- среднедушевой доход домохозяйства (тыс. руб. в мес.). Построена степенная модель
1) Дать интерпретацию коэффициенту 0,3
2) Вычислить эластичность расходов на питание по доходу при среднедушевом доходе 5 тыс.руб. в месяц. Дать интерпретацию полученному значению
3) Изобразить схематично график линии регрессии
- Пусть y-расходы домохозяйства на питание (тыс. руб. в месяц), х- среднедушевой доход домохозяйства (тыс. руб. в мес.). Построена гиперболическая модель
1) Дать интерпретацию коэффициенту 50
2) Вычислить эластичность расходов на питание по доходу при среднедушевом доходе 5 тыс.руб. в месяц. Дать интерпретацию полученному значению
3) Изобразить схематично график линии регрессии
6. Зависимость объема производства y (тыс.ед.) от численности занятых x (чел.) по 15 заводам концерна характеризуется следующим образом:
Уравнение регрессии | |
Доля остаточной дисперсии в общей | 20% |
Вычислить коэффициент детерминации. Вычислить коэффициент эластичности, предполагая, что численность занятых составляет 30 человек.
7. По группе 10 заводов, производящих однородную продукцию, получено уравнение регрессии себестоимости единицы продукции y (тыс. руб.) от уровня технической оснащенности x (тыс. руб.): . Доля остаточной дисперсии в общей составила 0,19. Вычислить коэффициент детерминации и F-статистику. Значимо ли уравнение регрессии? Вычислить коэффициент эластичности, предполагая, что стоимость активных производственных фондов составляет 200 тыс. руб.
8. Зависимость спроса на товар от его цены характеризуется по 20 наблюдениям уравнением: . Доля остаточной дисперсии в общей составила 18%.
Запишите данное уравнение регрессии в степенной форме и определите коэффициент эластичности. Вычислить коэффициент детерминации и F-статистику. Значимо ли уравнение регрессии?
9. Для двух видов продукции А и Б зависимость расходов предприятия y (тыс. руб.) от объема производства x (шт.) характеризуется данными, представленными в таблице
Уравнение регрессии | Коэффициент детерминации | Число наблюдений |
0,8 | 30 | |
0,7 | 25 |
a. Поясните смысл величин 0,8 и 0,6 в уравнениях регрессии.
b. Оцените значимость каждого уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера.
c. Определите, каким должен быть выпуск продукции А, чтобы эластичность ее расходов совпадала с эластичностью расходов на продукцию Б.
10. По 20 регионам страны изучается зависимость уровня безработицы y (%) от индекса потребительских цен x (% к предыдущему году). Информация о логарифмах исходных показателей представлена в таблице
Показатель | lnx | Lny |
Среднее значение | 0,6 | 1,0 |
Среднее квадратическое отклонение | 0,4 | 0,2 |
Известно также, что коэффициент корреляции между логарифмами исходных показателей составил 0,8.
1. Построить уравнение регрессии зависимости уровня безработицы от индекса потребительских цен в степенной форме.
2. Дать интерпретацию коэффициентов модели.
3. Определить коэффициент детерминации и поясните его смысл.
11. Исследуя спрос на телевизоры марки N, аналитический отдел компании ABC по данным, собранным по 19 торговым точкам компании, выявил следующую зависимость:
,
где y - объем продаж телевизоров марки N в отдельной торговой точке; x – средняя цена телевизора в данной торговой точке. В скобках приведены значения t-критерия Стьюдента для параметров уравнения регрессии.
|
|
До проведения этого исследования администрация компании предполагала, что эластичность спроса по цене для телевизоров марки N составляет -0,9. Подтвердилось ли предположение администрации результатами исследования?
12. Для изучения рынка жилья в городе по данным для 46 коттеджах было построено уравнение множественной регрессии:
, ,
где y – цена объекта, тыс. долл.;
- расстояние до центра города, км;
- полезная площадь объекта, кв.м;
- число этажей в доме, ед..
В скобках указаны значения стандартных ошибок для коэффициентов регрессии.
1. Дать интерпретацию коэффициентам регрессии.
2. Проверить гипотезы о значимости отдельных коэффициентов регрессии.
3. Проверить гипотезу о значимости уравнения регрессии в целом.
13. По 20 предприятиям отрасли были получены следующие результаты регрессионного анализа зависимости объема выпуска продукции y (млн. руб.) от численности занятых на предприятии (чел.) и среднегодовой стоимости основных фондов (млн.руб.):
Коэффициент детерминации | 0,81 |
Множественный коэффициент корреляции | ??? |
Уравнение регрессии | |
Cтандартные ошибки параметров | 2 0,06 ??? |
t-критерий для параметров | 1,5??? 5 |
1. Восстановить пропущенные значения.
2. Написать уравнение регрессии, характеризующее зависимость y от и .
3. Проверить гипотезы о значимости уравнения регрессии в целом и отдельных его параметров.
14. В уравнение регрессии для доходов населения вводится два качественных фактора: «пол» («муж.», «жен.»), образование («нач.», «сред.», «высш.») и место проживания («гор.», «сел.»). Сколько фиктивных переменных необходимо ввести в уравнение регрессии. Опишите эти фиктивные переменные.
- Известно, что котировки многих ценных бумаг зависят от того, в какой день рабочей недели (понедельник, вторник, среда…) проходят торги. Как учесть эту зависимость при построении регрессионной модели котировок?
- Передположим, что оценивается зависимость спроса на лыжи от располагаемого личного дохода, используя наблюдения по месяцам. Как ввести фиктивную переменную для оценивания сезонных колебаний?
- По ежемесячным данным за год студент построил линейную регрессию зависимости расходов от доходов и изобразил остатки этой регрессии на графике. Можно ли заподозрить наличие автокорреляции в модели. Если да, то какого типа (положительная или отрицательнач). Ответ должен быть обоснован.
а)
|
|
б)