Вариант 3 эконометрика
Содержимое: 30717150053643.doc (672.00 KB )
Загружен: 17.07.2013
Положительные отзывы: 0
Отрицательные отзывы: 0
Продано: 6
Возвраты: 0
Продавец: al_ac
100 ₽
Описание товара
- Задача 1
- Имеется информация по 10 регионам о среднедневной зарплате (ден. ед.) и расходах на покупку продовольственных товаров в общих расходах (%):
-
- 1.Оцените коэффициенты линейной регрессии по методу наименьших квадратов.
- 2. Проверьте статистическую значимость оценок теоретических коэффициентов при уровне значимости .
- 3. Рассчитайте 95%-е доверительные интервалы для теоретических коэффициентов регрессии.
- 4. Спрогнозируйте долю расходов на покупку продовольственных товаров при средней зарплате ден.ед. и рассчитайте 95% доверительный интервал для условного математического ожидания .
- 5. Рассчитайте границы интервала, в котором будет сосредоточено не менее 95% возможных значений при .
- 6. Оцените на сколько процентов изменятся расходы на покупку продовольствия, если среднедневная зарплата вырастет на 10 ден.ед.
- 7. Рассчитайте коэффициент детерминации .
- 8. Рассчитайте - статистику для коэффициента детерминации и оцените его статистическую значимость.
- Задача 2.
- Известны данные для 30 домохозяйств (в условных единицах) по доходам и расходам :
- 1. Оцените коэффициенты линейной регрессии по методу наименьших квадратов.
- 2. Примените тест Голдфелда-Квандта для изучения гипотезы об отсутствии гетероскедастичности остатков.
- 3. В случае гетероскедастичности остатков примените взвешенный метод наименьших квадратов, предполагая, что дисперсии отклонений пропорциональны .4. Определите, существенно ли повлияла гетероскедастичность на качество оценок в уравнении, построенном по обычному методу наименьших квадратов.
Дополнительная информация
- Задача 3
- Рассчитайте стандартные ошибки коэффициентов модели линейной регрессии, если , .
-
- Задача 4
- Имеются следующие данные об остатках парной линейной регрессии ( - номер момента наблюдения)
- .
- Сделайте вывод о наличии или отсутствии автокорреляции, применив тест Дарбина- Уотсона.