Построение парной линейной регрессии. Исследование зависимости переменной (У) от того показателя, с которым по итогам второй лабораторной работы получилась наиболее тесная связь (Х). Входные данные: Множественный R: 0,930030921 R-квадрат:

6 ноября 2025
Эконометрика

Условие:

Регрессионная статистика
Множественный R 0,930030921
R-квадрат 0,864957514
Нормированный R-квадрат 0,860134568
Стандартная ошибка 6452,314522
Наблюдения 30

Дисперсионный анализ
df SS MS F Значимость F
Регрессия 1 7466437629 7466437629 179,3421547 1,07236E-13
Остаток 28 1165706155 41632362,69
Итого 29 8632143784

Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95%
Y-пересечение 754,8799597 1869,197356 0,403852465 0,689389157 -3073,997255
Величина прожиточного минимума, (на душу населения) руб. (X) 3,371924052 0,251788907 13,39186898 1,07236E-13 2,856157857
Построение парной линейной регрессии. Исследование зависимости переменной (У) от того показателя, с которым по итогам второй лабораторной работы получилась наиболее тесная связь (Х)

Количество показателей: два.
Количество наблюдений (выборка): 25 – 40.
Выборка: временная.

1) Все подобранные переменные студент разделяет на зависимую и независимые. Из всех независимых переменных выбирает тот X, который по результатам оценки тесноты связи показал самую тесную связь с заданным Y.
2) Далее строится точечная диаграмма (график). Обязательно подписывать оси.
3) На построенном графике студент показывает линию тренда (линейную) и указывает величину коэффициента детерминации, а также отражает само уравнение регрессии.
4) При помощи пакета анализа студент получает «вывод итогов», в котором акцентирует внимание на параметрах уравнения регрессии.
5) Далее студент проверяет полученное уравнение регрессии на адекватность: 5.1. анализирует полученный коэффициент детерминации; 5.2. проверяет значимость параметров уравнения при помощи t-статистики; 5.3. проверяет значимость уравнения (коэффициента детерминации) при помощи F-статистики.

Решение:

Ниже представлено решение задачи по построению парной линейной регрессии с подробным описанием шагов. ────────────────────────────── 1. Постановка задачи и определение переменных • В выборке имеется несколько переменных, среди которых студент разделяет переменные на зависимую (Y) и независимые (X). • По условию выбирается та независимая переменная, которая показывает наибольшую тесноту связи с Y. Здесь выбран показатель «Величина прожиточного минимума, (на душу населения) руб.» в качестве X, а зависимой переменной остается Y (которая может быть, например, доходом, уровнем потребления и т.д...