1. Главная
  2. Библиотека
  3. Статистика
  4. Построить уравнение множественной регрессии. Рассчитать частные коэффициенты эластичности. Определить стандартизованные ко...
  • 👋 Решение задач

  • 📚 Статистика

решение задачи на тему:

Построить уравнение множественной регрессии. Рассчитать частные коэффициенты эластичности. Определить стандартизованные коэффициенты регрессии

Дата добавления: 26.01.2025

Условие задачи

На основе данных требуется:

1. Построить уравнение множественной регрессии. Для этого, оставив признак-результат тем же выбрать несколько признаков-факторов из приложения 1 (границы их наблюдения должны совпадать с границами наблюдения признака-результата, соответствующих Вашему варианту). При выборе факторов нужно руководствоваться как экономическим содержанием, так и формальными подходами (например, матрица парных коэффициентов корреляции). Пояснить смысл параметров уравнения.

2. Рассчитать частные коэффициенты эластичности.

3. Определить стандартизованные коэффициенты регрессии (βкоэффициенты).

4. На основе полученных результатов сделать вывод о силе связи результата с каждым из факторов.

5. Определить парные и частные коэффициенты корреляции, а также множественный коэффициент корреляции; сделать выводы.

6. Дать оценку полученного уравнения с помощью общего Fкритерия Фишера.

Ответ

1.По условию задачи, результативный признак должен остаться тот же, значит Y собственный оборотный капитал. В качестве факторных признаков выберем следующие: Х1 прибыль до налогообложения; Х2 - дебиторская задолженность по результатам деятельности. Определим уравнение регрессии следующего вида: Ŷ = a0 + a1X1 + a2X2

Для определения параметров уравнения связи, а также для дальнейших расчетов построим дополнительную таблицу. (Таблица 2)

Таблица 2 - Дополнительная таблица

Потяни

Сводка по ответу

  • Загружено студентом
  • Проверено модератором
  • Использовано для обучения AI
  • Доступно по подписке Кампус+

Купи подписку Кампус+ и изучай ответы

Кампус Библиотека

  • Материалы со всех ВУЗов страны

  • 2 000 000+ полезных материалов

  • Это примеры на которых можно разобраться

  • Учись на отлично с библиотекой

Экосистема Кампус

Набор самых полезных инструментов, работающих на искусственном интеллекте для студентов всего мира.