Фрагмент для ознакомления
2
Модель не значима. Дальнейшие построения не производятся.
2.2.10. Модель У4=в0+в1*Х10
Экономический смысл коэффициентов модели:
в0- значение У4 при Х10 равном нулю
в1- величина прироста показателя У4 при росте показателя Х10 на одну единицу.
Команды на расчёт и результаты расчёта по модели представлены на рисунке 59 .
Рис. 59 Модель с Х10
Модель не значима. Дальнейшие потроения не производятся.
2.2.11. Модель У4=в0+в1*Х11
Экономический смысл коэффициентов модели:
в0- значение У4 при Х11равном нулю
в1- величина прироста показателя У4 при росте показателя Х11 на одну единицу.
Команды на расчёт и результаты расчёта по модели представлены на рисунке 60.
Рис. 60 Модель с Х11
Модель не значима. Дальнейшие построения не производятся.
2.2.12. Модель У4=в0+в1*Х12
Экономический смысл коэффициентов модели:
в0- значение У4 при Х12равном нулю
в1- величина прироста показателя У4 при росте показателя Х12 на одну единицу.
Команды на расчёт и результаты расчёта по модели представлены на рисунке 61.
Рис. 61 Модель с Х12
В первой строке идёт напоминание того, какая строится модель. В следующей строке написаны остатки, полученные в результате расчётов по модели.
Далее идёт информация о коэффициентах модели. Для каждого коэффициента дано его значение, ошибка, значение t-статистики и критическое значение для проверки гипотезы для значимости коэффициентов. Полученные значения говорят о значимости коэффициентов модели.
Коэффициент детерминации R2 показывает то, насколько данные модели отличаются от данных реального значения У4. В нашем случае модель описывает 30% изменения переменной У4. Это меньше 50% , поэтому с высокой степенью вероятности модель не отражает реальное положение вещей.
Значение F- статистики и р - значение показывают, что формально построенная модели адекватна.
Графики значений показателя У4 и линия регрессии на рисунке 62 подтверждают этот вывод.
Рис. 62 Регрессия по Х12
Графики 63 и 64 показывают, что остатки распределены нормально и стандартные отклоненяи не меняются во времени.
Рис. 63 Нормальность остатков модели
Рис. 64 Стандартные отклонения остатков
Коэффициенты модели могут быть уточнены с использование методов статистики с высоким использованием компьютера.
В этом разделе мы изучили характеристики двенадцати регрессионных моделей, связанных с переменной У4 – культура края. Получена одна регрессионная модель, объясняющая заметную часть изменения этой переменной. Коэффициенты модели могут иметь значение для практики управления.
2.3. Жилищное строительство и обеспечение граждан жильём
В этом разделе мы изучим параметры двенадцати регрессионных моделей, связанных с переменной У6 – жилищное строительство и обеспечение граждан жильём.
2.3.1. Модель У6=в0+в1*Х1
Экономический смысл коэффициентов модели:
в0- не имеет смысла т.к. при Х1равном нулю национальная экономика не существует
в1- величина прироста показателя У6 при росте показателя Х1 на одну единицу.
Команды на расчёт и результаты расчёта по модели представлены на рисунке 65 .
Рис. 65 Модель с Х1
Модель не значима. Дальнейшие построения не производим.
2.3.2. Модель У6=в0+в1*Х2
Экономический смысл коэффициентов модели:
в0- не имеет смысла т.к. при Х2равном нулю национальная экономика не существует
в1- величина прироста показателя У6 при росте показателя Х2 на одну единицу.
Команды на расчёт и результаты расчёта по модели представлены на рисунке 66.
Рис. 66 Модель с Х2
Модель не значима. Дальнейшие построения не производим.
2.3.3. Модель У6=в0+в1*Х3
Экономический смысл коэффициентов модели:
в0- не имеет смысла, так как У6. при Х 3равном нулю не существует.
в1- величина прироста показателя У6 при росте показателя Х13 на одну единицу.
Команды на расчёт и результаты расчёта по модели представлены на рисунке 67.
Рис. 67 Модель с Х3
Модель не значима. Дальнейшие построения не производим.
2.3.4. Модель У6=в0+в1*Х4
Экономический смысл коэффициентов модели:
в0- значение У6. при Х4равном нулю.
в1- величина прироста показателя У6 при росте показателя Х4 на одну единицу.
Команды на расчёт и результаты расчёта по модели представлены на рисунке 68 .
Рис. 68 Модель с Х4
Модель не значима. Дальнейшие построения не производим.
2.3.5. Модель У6=в0+в1*Х5
Экономический смысл коэффициентов модели:
в0- не имеет смысла т.к. при Х5 равном нулю национальная экономика не существует
в1- величина прироста показателя У6 при росте показателя Х5 на одну единицу.
Команды на расчёт и результаты расчёта по модели представлены на рисунке 69 .
Рис. 69 Модель с Х5
В первой строке идёт напоминание того, какая строится модель. В следующей строке написаны остатки, полученные в результате расчётов по модели.
Далее идёт информация о коэффициентах модели. Для каждого коэффициента дано его значение, ошибка, значение t-статистики и критическое значение для проверки гипотезы для значимости коэффициентов. Полученные значения говорят о значимости коэффициентов модели.
Коэффициент детерминации R2 показывает то, насколько данные модели отличаются от данных реального значения У4. В нашем случае модель описывает 21% изменения переменной У4. Это меньше 50% , поэтому с высокой степенью вероятности модель не отражает реальное положение вещей.
Значение F- статистики и р - значение показывают, что формально построенная модели адекватна.
Графики 69 и 70 показывают, что остатки модели распределены нормально и стандартные отклонения не зависят от времени
Показать больше
Фрагмент для ознакомления
3
Литература
1. И. В. Абрамова, З. В. Шилова Аспект устранения одной из проблем
построения эконометрической модели// Advanced Science. 2018. № 1. С. 4-8
2. Акберова Н.И.Краткое введение в R и RStudio
Режим доступа:
https://d396qusza40orc.cloudfront.net/getdata%2Fdata%2Fss06pid.csv
3. Р.З. Абдуллин Эконометрика в MS EXCEL /
Р.З. Абдуллин, В.Р. Абдуллин. – Иркутск : Изд-во БГУ, 2016. – 135 с.
4. Андриевский А.Б. Решение инженерных задач в системе Scilab/А.Б. Андриевский, Б.Р. Андриевский, А.А. Капитонов, А.Л. Фрадков._СПб.: НИУ ИТМО, 2915.-97с.
5. Н. В. Базилевский Разработка и исследование алгоритмов линейной и степенной регрессии//Современные технологии , 2017, № 4, с. 131-138
6. Бураева Е.В. Эконометрика/Е.В. Бураева. –Орёл: ОГАУ, 2015.-204с.
7. Буховец А.Г.Эконометрика/Буховец А.Г., Горелова М.В., Семин Е.А., Шишкина Л.А. – Воронеж: Воронежский ГАУ, 2018. – 191 с.
8. Базилевский М.П.Эконометрика /М.П. Базилевский, Г.Д. Гефан. – Иркутск: ИрГУПС, 2016. – 76 с.
9. Брюс, П. Практическая статистика для специалистов Data Science /
П. Брюс, Э. Брюс. — СПб.: БХВ-Петербург, 2018. — 304 с.
10. Гореева Н.М. Эконометрика в схемах и таблицах/Н.М. Гореева, Л.Н. Демидова, Л.М., Л.М. Клизогуб, С.А. Орехов, И.А. Сердюкова, С.Т. Швецова. _М. Эксмо, 2008.-224с.
11. Гусарова О.М. Аналитический аппарат моделирования корреляционно-регрессионных зависимостей // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований, 2016, № 8, с. 219-222
12. Гефан Г. Д.Эконометрика / Г. Д. Гефан, М. П. Базилевский, Л. А. Байкова.– Иркутск : ИрГУПС, 2017. – 50 с.
13. Денежкина И.Е, Задаев С.А. Проверка статистических гипотез с использованием средств визуализации в среде RSudio //САвЭ/SAinE – 2018, с. 181-184
14. В. Л. Егошин, С. В. Иванов, Н. В. Саввина, Ж. Капанова, А. М. Гржибовский Основы работы в программной среде R при анализе данных
//Экология человека 2018, 07, с. 55-64
15. Знаенко Н.С. Основы эконометрики в схемах и таблицах. -Ульяновск: УВАУГА(И), 2011.-44с.
16. Ивин В. В. Применение языка R и среды RSTUDIO для статистического анализа данных// В сборнике: Педагогический опыт: от теории к практике Сборник материалов VI Международной научно-практической конференции. Редколлегия: О.Н. Широков [и др.]. 2018. С. 47-53.
17. Иванов А.Н., Подружкина Т.А. Эконометрика/ А.Н. Ивановв, Т.А. Подружкина. – СПб.: Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России, 2016. – 80 с.
18. Казаков О.Д., Новиков С.П. Методы машинного обучения как инструмент повышения эффективности деятельности социально-экономических систем // В сборнике: Вызовы цифровой экономики: условия, ключевые институты, инфраструктура сборник статей I Всероссийской научно-практической конференции. 2018. С. 214-218.
19. Кабаков Р.И. R в действии. Анализ и визуализация данных в программе R/Р.И. Кабаков– М.: ДМК Пресс, 2014. – 588 с.
20. Мосалёв А. И. Эконометрика / А.И. Мосалёв.–
Муром: Изд.полиграфический центр МИ ВлГУ, 2014. – 32 с.:
21. Мелихова Е.В. Эконометрика: учебное пособие / Е.В. Мелихова, А.Ф. Рогачев – Волгоград: ФГБОУ ВПО Волгоградский ГАУ, 2014. – 96 с.
22. Михайлов Б.А. Эконометрика : практикум / Б.А. Михайлов. – СПб. : Изд-во СПбГЭУ, 2019. – 107 с.
23. Мастицкий С.Э. Статистический анализ и визуализация данных с помощью R/С. Э.Мастицкий, В.К. Шитиков.- Хайдельберг – Лондон – Тольятти 2014. - 401 с.
24. Орлов А. И. Современные экономические методы – интеллектуальные инструменты инженера, управленца и экономиста// Научный журнал КубГАУ,2016, №116(02), с. 1-31.
25. Рогачев, А. Ф. Эконометрика: учебное пособие/ А. Ф. Рогачев, П. В. Терелянский, Е. В. Мелихова; ВолгГТУ. – Волгоград, 2016. – 88 с.
26. Саати Т.Л. Математические модели конфликтных ситуаций/Т.Л. Саатию-М.:Советское радио 1997.-306с.
27. Саати Т.Л. Аналитическое планирование/Т.Л. Саати,К. Кернс.-Радио и связь 1991.-224с.
28. О. Н. Суханова, О. В. Ментюкова Эконометрические модели как инструмент анализа в управлении экономическими системами// Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2016. № 1 (17). С. 125-134.
29. Сергеева А.М. Вывод системы нормальных уравнений методом наименьших квадратов для многофакторной регрессии// Наука и образование сегодня. 2017. № 11 (22). С. 5-7.
30. Сулейманова Д.Ю. Эконометрика/Д.Ю. Сулейманова– Казань: Печать-Сервис XXI век, 2016. – 88 с.
31. Тиндова М.Г. Эконометрика / М.Г. Тиндова, О.С. Кузнецова. – Саратов: CСЭИ РЭУ им. Г.В. Плеханова, 2015. – 108 с.
32. Черникова А. Е. Экономнтрика/А.Е. Черникова. – Омск: СибАДИ, 2017.-21 с.
33. Шарипова Б.Д. , Бегулиева Ж. , Омаркабай І. Проверка гипотез относящихся к коэффициентам регрессии // Алматы технологиялық университетінің хабаршысы. 2017. №4, с. 92-96