это быстро и бесплатно
Оформите заказ сейчас и получите скидку 100 руб.!
ID (номер) заказа
2012374
Ознакомительный фрагмент работы:
Факторы для моделей Х2, Х8
Исходные данные:
Данные представлены в процентах к предыдущему периоду Оборот розничной торговли непродовольственных товаров Реальные денежные доходы Индекс потребительских цен (продукты питания)
Y X2 X8
1кв.13 83,70 76,8 102,1
2кв.13 107,90 114 102,1
3кв.13 106,90 99,5 98,8
4кв.13 108,30 120,4 103,1
1кв.14 84,90 72,1 103,7
2кв.14 105,80 116,7 103,5
3кв.14 106,50 101,2 100,4
4кв.14 111,50 113,5 107,4
1кв.15 73,90 72,4 111,8
2кв.15 102,30 114,1 99,6
3кв.15 106,50 101,7 99,2
4кв.15 105,80 115,2 103,7
1кв.16 82,20 73,2 102,3
2кв.16 103,2 112,1 100,8
3кв.16 107,2 99,8 98,9
4кв.16 104,9 116,8 102,3
1кв.17 85,4 76,9 101,2
2кв.17 105,8 109,8 102,4
3кв.17 107,4 100,6 96
4кв.17 106,2 114,7 101,3
1кв.18 85,1 78,5 101,5
2кв.18 106,3 111,2 100,8
3кв.18 108,4 99,1 99,1
4кв.18 105,9 115 103,7
1кв.19 83,8 77,7 102,8
2кв.19 105,6 113,5 100,4
Решение:
Определим вектор оценок коэффициентов регрессии. Согласно методу наименьших квадратов, вектор s получается из выражения: s = (XTX)-1XTY
К матрице с переменными Xj добавляем единичный столбец:
1 76.8 102.1
1 114 102.1
1 99.5 98.8
1 120.4 103.1
1 72.1 103.7
1 116.7 103.5
1 101.2 100.4
1 113.5 107.4
1 72.4 111.8
1 114.1 99.6
1 101.7 99.2
1 115.2 103.7
1 73.2 102.3
1 112.1 100.8
1 99.8 98.9
1 116.8 102.3
1 76.9 101.2
1 109.8 102.4
1 100.6 96
1 114.7 101.3
1 78.5 101.5
1 111.2 100.8
1 99.1 99.1
1 115 103.7
1 77.7 102.8
1 113.5 100.4
Матрица Y
83.7
107.9
106.9
108.3
84.9
105.8
106.5
111.5
73.9
102.3
106.5
105.8
82.2
103.2
107.2
104.9
85.4
105.8
107.4
106.2
85.1
106.3
108.4
105.9
83.8
105.6
Матрица XT
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
76.8 114 99.5 120.4 72.1 116.7 101.2 113.5 72.4 114.1 101.7 115.2 73.2 112.1 99.8 116.8 76.9 109.8 100.6 114.7 78.5 111.2 99.1 115 77.7 113.5
102.1 102.1 98.8 103.1 103.7 103.5 100.4 107.4 111.8 99.6 99.2 103.7 102.3 100.8 98.9 102.3 101.2 102.4 96 101.3 101.5 100.8 99.1 103.7 102.8 100.4
Умножаем матрицы, (XTX)
XT X = 26 2616,5 2648,9
2616,5 270372,21 266339,07
2648,9 266339,07 270097,17
В матрице, (XTX) число 26, лежащее на пересечении 1-й строки и 1-го столбца, получено как сумма произведений элементов 1-й строки матрицы XT и 1-го столбца матрицы X
Умножаем матрицы, (XTY)
XT Y = 2601,4
265972,86
264682,97
Находим обратную матрицу (XTX)-1
(XT X) -1 = 52,323 -0,0301 -0,483
-0,0301 0,000147 0,000151
-0,483 0,000151 0,0046
Вектор оценок коэффициентов регрессии равен
Y(X) = 52,323 -0,0301 -0,483
-0,0301 0,000147 0,000151
-0,483 0,000151 0,0046
* 2601,4
265972,86
264682,97
= 143,089
0,56
-0,976
Уравнение регрессии (оценка уравнения регрессии)
Y = 143.0886 + 0.5602X1-0.9757X2
Для оценки β-коэффициентов применим МНК. При этом система нормальных уравнений будет иметь вид:
rx1y=β1+rx1x2•β2 + ... + rx1xm•βm
rx2y=rx2x1•β1 + β2 + ... + rx2xm•βm
rxmy=rxmx1•β1 + rxmx2•β2 + ... + βm
Для наших данных (берем из матрицы парных коэффициент...
Сделайте индивидуальный заказ на нашем сервисе. Там эксперты помогают с учебой без посредников
Разместите задание – сайт бесплатно отправит его исполнителя, и они предложат цены.
Цены ниже, чем в агентствах и у конкурентов
Вы работаете с экспертами напрямую. Поэтому стоимость работ приятно вас удивит
Бесплатные доработки и консультации
Исполнитель внесет нужные правки в работу по вашему требованию без доплат. Корректировки в максимально короткие сроки
Гарантируем возврат
Если работа вас не устроит – мы вернем 100% суммы заказа
Техподдержка 7 дней в неделю
Наши менеджеры всегда на связи и оперативно решат любую проблему
Строгий отбор экспертов
К работе допускаются только проверенные специалисты с высшим образованием. Проверяем диплом на оценки «хорошо» и «отлично»
Работы выполняют эксперты в своём деле. Они ценят свою репутацию, поэтому результат выполненной работы гарантирован
Ежедневно эксперты готовы работать над 1000 заданиями. Контролируйте процесс написания работы в режиме онлайн
Выполнить контрольную работу по Теоретической механике. М-08023
Контрольная, Теоретическая механика
Срок сдачи к 30 дек.
Пересечение криволинейных поверхностей плоскостью треугольника АВС
Решение задач, Начертательная геометрия
Срок сдачи к 10 янв.
выполнить задания
Решение задач, Актуальные проблемы права интеллектуального собственности
Срок сдачи к 28 янв.
Органихзация рекламного агенства
Другое, Организация рекламной и PR-деятельности
Срок сдачи к 2 янв.
Тема: имидж современного руководителя
Курсовая, менеджмент сфере культуры и искусства
Срок сдачи к 26 дек.
Практическая работа по дисциплине «Информационное обеспечение логистических процессов»
Другое, Операционная деятельность в логистике
Срок сдачи к 26 дек.
Заполните форму и узнайте цену на индивидуальную работу!