Использование MS Excel при решении задач регрессионного анализа

Оценка параметров парной регрессионной модели, а также вычисление статистик, позволяющих проверить качество оцененной модели, могут быть выполнены в Excel при помощи функции ЛИНЕЙН.

Порядок работы с функцией ЛИНЕЙН:

· выделите область для размещения результата – два столбца и пять строчек;

· вызовите функцию ЛИНЕЙН;

· заполните строчки окна функции: столбец значений результативной переменной; столбец значений факторной переменной; значение параметра Конс (0 – для модели без свободного члена, 1 – для модели со свободным членом); значение параметра Стат (0 – оцениваются только параметры модели, 1 – оцениваются параметры модели и статистики, позволяющие проверить качество модели);

· нажмите кнопку OK;

· после щелчка мыши по строке формул нажмите клавиши Ctrl+Shift+Enter.

Результаты вычислений будут расположены в следующем порядке

(табл. 1.3.1):

Таблица 1.3.1

b1 b0
Sb1 Sb0
R2 S
F
RSS ESS

Широкие возможности для проведения статистического анализа предоставляет надстройка Пакет анализа.

Порядок работы с надстройкой Пакет анализа:

· в меню Сервис выбирите команду Анализ данных (если она отсутствует, необходимо в меню Сервис выбрать команду Надстройки и затем надстройку Пакет анализа);

· выберите инструмент Регрессия в окне надстройки;

· заполните строчки окна функции: столбец значений результативной переменной; столбец значений факторной переменной.

Результаты расчетов будут выведены в виде трех таблиц под общим названием Вывод итогов. Содержание таблиц для данных из примера 1.1.1 представлены на рис. 1.3.1.

Вопросы для самопроверки

1. Что понимается под прогнозированием при эконометрическом моделировании?

2. Какие виды прогноза Вы знаете?

3. Запишите формулу для вычисления несмещенной оценки дисперсии зависимой переменной.

4. От каких факторов зависит ширина интервала прогноза?

                 
n x y xy          
  0,8 5,6 4,48 0,64 31,36 8,40453 7,8654 127,69
    6,6 6,6   43,56 8,96161 5,5772 106,09
  1,7   20,4 2,89   10,9114 1,1851 24,01
  2,6     6,76   13,4183 2,5019 3,61
  4,1   86,1 16,81   17,5963 11,585 16,81
  5,4     29,16   21,2174 14,308 65,61
  7,2   172,8 51,84   26,2311 4,9778 50,41
            28,4594 6,0487 82,81
сумма 30,8 135,2 672,38 173,1 2761,9   54,049 477,04
cреднее 3,85 16,9 84,0475 21,6375 345,24      
                 
ВЫВОД ИТОГОВ            
            2,785 6,176  
Регрессионная статистика         0,406 1,891  
Множественный R 0,942         0,887 3,001 S
R-квадрат 0,887       F 46,956 6,000  
Нормированный R-квадрат 0,868       RSS 422,991 54,049 ESS
Стандартная ошибка 3,001              
Наблюдения                
                 
Дисперсионный анализ            
  df SS MS F Значимость F    
Регрессия   422,9908 422,9908 46,9562 0,0005      
Остаток   54,04918 9,008196          
Итого   477,04            
                 
  Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Верхние 95,0%
Y-пересечение 6,176 1,891 3,266 0,017 1,550 10,803 1,550 10,803
x 2,785 0,406 6,852 0,000 1,791 3,780 1,791 3,780
                 

Рис. 1.3.1


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



double arrow
Сейчас читают про: