2018-02-14
149
План занятия
1. Спецификация модели и отбор факторов при построении множественной регрессии.
2. Оценка параметров уравнения множественной регрессии.
3. Частные уравнения регрессии.
4. Множественная корреляция.
5. Оценка результатов множественной регрессии.
6. Обобщенный метод наименьших квадратов.
Задание. По исходным данным, соответствующим Вашему варианту задания (стр. 19), требуется:
1. Найти коэффициенты парной корреляции факторов и построить матрицу парных коэффициентов корреляции. Сделать выводы о связи переменных уравнения регрессии
2. Для определения характеристики зависимости y от x 1 и x 2 рассчитать коэффициенты линейного уравнения множественной регрессии 
. Пояснить их экономический смысл.
3. Оценить качество построенного уравнения:
а) определить линейный коэффициент (индекс) множественной детерминации;
б) с помощью F -критерия Фишера оценить статистическую надежность построенного уравнения;
в) рассчитать частные критерии Фишера и оценить целесообразность включения в построенное уравнение фактора x 1 после фактора x 2 и фактора x 2 после фактора x 1;
г) вычислить значения среднеквадратических ошибок для коэффициентов при переменных x 1 и x 2 построенного уравнения;
д) оценить значимость коэффициентов при переменных x 1 и x 2 уравнения, используя t -критерий Стьюдента. Оценку значимости коэффициентов выполнить через значения частных критериев Фишера и через среднеквадратические ошибки коэффициентов.
4. Рассчитать средние коэффициенты эластичности и с их помощью оценить степень влияния независимых переменных x 1 и x 2 на зависимую переменную у.
Задание выполнить средствами табличного процессора MS Excel.
