Лабораторная работа № 2. Модели парной нелинейной регрессии — КиберПедия 

Организация стока поверхностных вод: Наибольшее количество влаги на земном шаре испаряется с поверхности морей и океанов (88‰)...

Эмиссия газов от очистных сооружений канализации: В последние годы внимание мирового сообщества сосредоточено на экологических проблемах...

Лабораторная работа № 2. Модели парной нелинейной регрессии

2018-01-30 297
Лабораторная работа № 2. Модели парной нелинейной регрессии 0.00 из 5.00 0 оценок
Заказать работу

Задание 1. Постройте логарифмическую модель потребления мяса в зависимости от цены вида B=aln(YD)+b. Для этого:

1. Создайте столбец с ln(YD)

2. Используя сервис Анализ данных постройте модель линейной регрессии, используя в качестве зависимой переменной В, а в качестве независимой ln(YD). Запишите уравнение модели.

3. Дайте интерпретацию коэффициенту а.

4. Проверьте значимость модели в целом и ее отдельных коэффициентов.

5. Добавьте к данным столбец, в котором вычислите прогнозируемые по построенной модели значения потребления мяса.

6. Добавьте к данным столбец, в котором вычислите остатки как разность между наблюдаемыми и прогнозируемыми значениями.

7. Добавьте к данным столбец, в котором вычислите относительные ошибки аппроксимациипо формуле , где e - остаток.

8. Вычислите среднюю ошибку аппроксимации. Дайте интерпретацию.

 

9. Постройте прогноз потребления мяса для личного располагаемого дохода 7 тыс. долл. Вычислите эластичность потребления мяса по доходу при доходе 7 тыс. долл. Дайте экономическую интерпретацию. Для расчета эластичности вспоминаем математический анализ.

 

Задание 2. Постройте логарифмическую модель потребления мяса в зависимости от цены вида .

Если прологарифмировать эту модель, мы получим (если непонятно как такое получилось, вспоминаем школьную математику – свойства логарифмов). Модель в логарифмах является линейной, а значит ее можно построить в Excel, задав в качестве зависимой переменной ln(B), а в качестве независимой ln(YD).

Для этого:

1. Создайте столбцы с ln(YD) и ln(B)

2. Используя сервис Анализ данных постройте модель линейной регрессии, используя в качестве зависимой переменной ln(В), а в качестве независимой ln(YD). Запишите уравнение модели сначала в логарифмах, а потом в исходном виде . Обратите внимание на то, что вы получили оценку коэффициента ln(b), а в модель нужно подставить коэффициент b. Поэтому не забудьте провести необходимые манипуляции с ln(b) перед подстановкой в степенную модель.

3. Дайте интерпретацию коэффициенту а.

4. Проверьте значимость модели в целом и ее отдельных коэффициентов.

5. Добавьте к данным столбец, в котором вычислите прогнозируемые по построенной модели значения потребления мяса.

6. Добавьте к данным столбец, в котором вычислите остатки как разность между наблюдаемыми и прогнозируемыми значениями.

7. Добавьте к данным столбец, в котором вычислите относительные ошибки аппроксимациипо формуле , где e - остаток.

8. Вычислите среднюю ошибку аппроксимации. Дайте интерпретацию.

9. Сравните логарифмическую модель со степенной по средней ошибке аппроксимации.

 

10. Постройте прогноз потребления мяса для личного располагаемого дохода 7 тыс. долл. Вычислите эластичность потребления мяса по доходу при доходе 7 тыс. долл. Дайте экономическую интерпретацию. Для расчета эластичности вспоминаем математический анализ.

 


Поделиться с друзьями:

Механическое удерживание земляных масс: Механическое удерживание земляных масс на склоне обеспечивают контрфорсными сооружениями различных конструкций...

Таксономические единицы (категории) растений: Каждая система классификации состоит из определённых соподчиненных друг другу...

Архитектура электронного правительства: Единая архитектура – это методологический подход при создании системы управления государства, который строится...

Эмиссия газов от очистных сооружений канализации: В последние годы внимание мирового сообщества сосредоточено на экологических проблемах...



© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!

0.01 с.