контрольная работа
Описание работы
Работа пользователя Sasha.kupryashova
Подготовительный этап.
Найти исходные данные. Для этого необходимо определить сферу, которую вы хотели бы изучить. Выбрать не менее 3-х показателей, характеризующих конкретный социально-экономический процесс. У вас должна быть пространственная выборка (не временная). Момент времени зафиксирован, наблюдаются объекты и их показатели. Например, объекты – регионы РФ. Не менее 30 наблюдений (объектов, строк в таблице). Не менее 3 показателей. Из них один показатель – результирующая переменная (обозначается Y). Остальные – объясняющие переменные (X1, X2, X3, …). Вы будете искать взаимосвязь между результирующей переменной (Y) и объясняющими переменными (X1, X2, X3, …). Эта взаимосвязь не должна быть функциональной изначально. Допустим, вы берете за Y общий прирост населения, за X1 – естественный прирост населения (число родившихся – число умерших), X2 – миграционный прирост (число прибывших – число уехавших). Так делать нельзя, ведь изначально известно, что Y= X1+X2
Как еще делать нельзя: Y – ВВП РФ за год (с 1991 года), X1 – среднегодовой курс доллара в рублях (с 1991 года), X2 – среднегодовая цена на нефть в долларах (с 1991 года). Это будет временная выборка. А вам нужна пространственная.
Часть 1. Корреляционный анализ.
1.1. Рассчитать матрицу парных коэффициентов корреляции. Проверить значимость парных коэффициентов корреляции. Проинтерпретировать значимые парные коэффициенты корреляции.
1.2. Рассчитать матрицу частных коэффициентов корреляции. Проверить значимость частных коэффициентов корреляции. Сравнить парные и частные коэффициенты корреляции. Проанализировать полученные результаты.
1.3. Рассчитать множественные коэффициенты корреляции. Проверить их значимость. Проанализировать полученные результаты.
Часть 2. Регрессионный анализ.
1.1 Построить линейную регрессионную модель Y от X1, X2, X3…
1.2. Проверить значимость уравнения по F-критерию Фишера.
1.3. Проверить значимость каждого коэффициента регрессии по t-критерию Стьюдента.
1.4. В случае наличия незначимых коэффициентов в уравнении пошагово исключить незначимые факторы. В итоге получить уравнение со всеми значимыми коэффициентами.
1.5. Оценить качество регрессионной модели. Дать интерпретацию коэффициентов регрессии.
Найти исходные данные. Для этого необходимо определить сферу, которую вы хотели бы изучить. Выбрать не менее 3-х показателей, характеризующих конкретный социально-экономический процесс. У вас должна быть пространственная выборка (не временная). Момент времени зафиксирован, наблюдаются объекты и их показатели. Например, объекты – регионы РФ. Не менее 30 наблюдений (объектов, строк в таблице). Не менее 3 показателей. Из них один показатель – результирующая переменная (обозначается Y). Остальные – объясняющие переменные (X1, X2, X3, …). Вы будете искать взаимосвязь между результирующей переменной (Y) и объясняющими переменными (X1, X2, X3, …). Эта взаимосвязь не должна быть функциональной изначально. Допустим, вы берете за Y общий прирост населения, за X1 – естественный прирост населения (число родившихся – число умерших), X2 – миграционный прирост (число прибывших – число уехавших). Так делать нельзя, ведь изначально известно, что Y= X1+X2
Как еще делать нельзя: Y – ВВП РФ за год (с 1991 года), X1 – среднегодовой курс доллара в рублях (с 1991 года), X2 – среднегодовая цена на нефть в долларах (с 1991 года). Это будет временная выборка. А вам нужна пространственная.
Часть 1. Корреляционный анализ.
1.1. Рассчитать матрицу парных коэффициентов корреляции. Проверить значимость парных коэффициентов корреляции. Проинтерпретировать значимые парные коэффициенты корреляции.
1.2. Рассчитать матрицу частных коэффициентов корреляции. Проверить значимость частных коэффициентов корреляции. Сравнить парные и частные коэффициенты корреляции. Проанализировать полученные результаты.
1.3. Рассчитать множественные коэффициенты корреляции. Проверить их значимость. Проанализировать полученные результаты.
Часть 2. Регрессионный анализ.
1.1 Построить линейную регрессионную модель Y от X1, X2, X3…
1.2. Проверить значимость уравнения по F-критерию Фишера.
1.3. Проверить значимость каждого коэффициента регрессии по t-критерию Стьюдента.
1.4. В случае наличия незначимых коэффициентов в уравнении пошагово исключить незначимые факторы. В итоге получить уравнение со всеми значимыми коэффициентами.
1.5. Оценить качество регрессионной модели. Дать интерпретацию коэффициентов регрессии.
