Мета: Дослідити метод побудови загальної лінійної регресії та провести аналіз її основних характеристик

Задача: Навчитися отримувати оцінки параметрів загальної лінійної регресії за допомогою 1МНК, визначати статистичні властивості окремих оцінок і моделі в цілому,, будувати точковий та інтервальний прогнози за допомогою отриманої моделі. Дослідити альтернативні способи оцінки параметрів лінійної регресії.

ЗАВДАННЯ: Для даних з варіанту перевірити гіпотезу про лінійну залежність між змінними Y і X1, X2, X3.

Необхідно:

Побудувати загальну лінійну модель і оцінити коефіцієнти регресії за допомогою оператора 1МНК.

Оцінити значущость окремих коефіціентів регресії і всієї моделі в цілому.

Побудувати точковий та інтервальний прогноз на 3 періоди.

Розрахувати оцінки коефіціентів регресії методом покрокової регресії.

Результати надати у звіті в письмовому вигляді.

Звіт містить дані варіанту, проміжні розрахунки, кінцеві результати кожного етапу дослідження з необхідними поясненнями і висновками

1. Економетрична модель дає кількісну оцінку кореляційно-регресійного зв'язку між економічними показниками, один чи кілька з яких є залежними (Y), а решта - незалежними змінними (X), тому часто економетричні моделі називаються регресій ними моделями, або просто регресіями.

Припустимо, що істинний зв'язок між Y і Х є лінійним, тобто

0 + 1X1 + 2X2 + ……. + mXm+

або у матричному вигляді:

Y = X + ,

де Y- вектор залежних змінних моделі;

Х - матриця незалежних змінних моделі;

- вектор відхилень моделі;

- вектор параметрів моделі

Примечаний нет.