1. Главная
  2. Библиотека
  3. Эконометрика
  4. Номер филиала Торговая площадь, тыс. кв.м. Годовой обор...
Разбор задачи

Номер филиала Торговая площадь, тыс. кв.м. Годовой оборот одного филиала, млн. руб. 1 4,53 24,93 2 6,93 20,78 3 7,73 30,84 4 9,33 20,77 5 11,73 34,87 6 12,53 20,76 7 14,13 22,65 8 16,53 31,75 9 17,33 40,31 10 18,93 53,97 11 21,33 35,06 12 22,13 52,1 13

  • Предмет: Эконометрика
  • Автор: Кэмп
  • #Линейная регрессия и диагностика моделей
  • #Прикладные пакеты эконометрического анализа (EViews, Stata)
Номер филиала Торговая площадь, тыс. кв.м. Годовой оборот одного филиала, млн. руб. 1 4,53 24,93 2 6,93 20,78 3 7,73 30,84 4 9,33 20,77 5 11,73 34,87 6 12,53 20,76 7 14,13 22,65 8 16,53 31,75 9 17,33 40,31 10 18,93 53,97 11 21,33 35,06 12 22,13 52,1 13

Условие:

Номер филиала
Торговая площадь, тыс. кв.м.
Годовой оборот одного филиала, млн. руб.

1
4,53
24,93

2
6,93
20,78

3
7,73
30,84

4
9,33
20,77

5
11,73
34,87

6
12,53
20,76

7
14,13
22,65

8
16,53
31,75

9
17,33
40,31

10
18,93
53,97

11
21,33
35,06

12
22,13
52,1

13
23,73
59,8

14
26,13
63,08

15
26,93
58,31

16
28,53
59,69

17
30,93
53,57

18
31,73
59,77

19
33,33
71,38

Предприятие имеет большое количество филиалов, и руководство этого предприятия хотело бы знать, как годовой товарооборот одного филиала зависит от торговой площади. Данные приведены в таблице. Необходимо построить линейную регрессионную модель. Для построенной модели определить коэффициент корреляции. Охарактеризуйте тесноту линейной зависимости. Определить коэффициент эластичности. Для доверительной вероятности α найти доверительные интервалы параметров уравнения регрессии. Сделать вывод о значимости коэффициентов линейной регрессии. Найти коэффициент детерминации. Сделать вывод об адекватности построенной модели априорным данным. Определить доверительный интервал для дисперсии ошибок. Для значения признака найти прогнозное значение зависимого признака. Определить доверительный интервал полученного значения зависимой переменной.

Решение:

Для решения задачи построения линейной регрессионной модели y=a+bxy = a + bx, где yy — годовой оборот (млн руб.), а xx — торговая площадь (тыс. кв. м), выполним следующие шаги.

1. Дано

  • Количество наблюдений n=19n = 19.
  • Данные xix_i (площадь) и yiy_i (оборот) из таблицы.
  • Доверительная вероятность α=0,999\alpha = 0,999 \Rightarrow уровень значимости γ=1α=0,001\gamma = 1 - \alpha = 0,001.
  • Прогнозное значение фактора xprog=34,7x_{prog} = 34,7.

2. Решение

Шаг 1: Расчет параметров регрессии

Для построения уравнения y=a+bxy = a + bx вычислим суммы: xi=349,27\sum x_i = 349,27; yi=763,60\sum y_i = 763,60; xi2=8797,7\sum x_i^2 = 8797,7...

Внутри — полный разбор, аргументация, алгоритм решения, частые ошибки и как отвечать на каверзные вопросы препода, если спросит

Попробуй решить по шагам

Попробуй один шаг и продолжи в режиме обучения или посмотри готовое решение

Какой показатель используется для оценки того, насколько хорошо построенная линейная регрессионная модель объясняет вариацию зависимой переменной?

Что нужно знать по теме:

Что нужно знать по теме

Алгоритм решения

Топ 3 ошибок

Что спросит препод

Выбери предмет