АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Оценка параметров модели методом 1МНК в матричной форме

Читайте также:
  1. I. Расчет параметров железнодорожного транспорта
  2. II. Оценка эффективности инвестиционного менеджмента.
  3. II. Право на фабричные рисунки и модели (прикладное искусство), на товарные знаки и фирму
  4. II. Расчет параметров автомобильного транспорта.
  5. III. Расчет параметров конвейерного транспорта.
  6. IV.Оценка эффективности деятельности структурного подразделения организации
  7. А. промывание полости носа методом перемещения
  8. Автокорреляция остатков модели регрессии. Последствия автокорреляции. Автокорреляционная функция
  9. Аддитивная и мульпликативная модели временного ряда
  10. Адекватность трендовой модели
  11. Алгоритм оценки и проверки адекватности нелинейной по параметрам модели (на примере функции Кобба-Дугласа).
  12. Алгоритм проверки адекватности множественной регрессионной модели (сущность этапов проверки, расчетные формулы, формулировка вывода).

Алгоритм вычисления параметров модели:

1. Вычислить матицу моментов XТ*Х используя встроенную функцию МУМНОЖ (рис. 8 и 9).

Рисунок 8

Рисунок 9 а

Рисунок 9 б

2. Вычисляем матрицу ошибок (ХТ*Х)-1 используя функцию МОБР (рис.10 и 11).


Рисунок 10

Рисунок 11

3. Вычисляем матрицу ХТ*У используя функцию МУМНОЖ (рис. 12-13).

Рисунок 12

Рисунок 13 а

Рисунок 13 б

Итоговый лист

Таким образом, оцененная эконометрическая модель имеет вид:

y ˆ=3,826004-0,07058х1-0,00012х2.

Коэффициент множественной детерминации и корреляции для оцененной модели.

Расчет коэффициентов множественной детерминации и корреляции

Для оценки степени соответствия полученной модели наблюдаемым значениям, т.е. предварительному оценки адекватности модели, вычислим коэффициенты множественной детерминации и корреляции.

Рисунок 14 -Расчет коэффициентов R и R2

Расчет коэффициента множественной детерминации

Рассчитаем коэффициент детерминации по формуле (18) в ячейках С76 и С77

Оценка дисперсионно-ковариационной матрицы оценок параметров модели

Оценка дисперсии остатков

Рисунок 2 – Оценка дисперсии остатков

 

 

Расчет стандартных ошибок оценок параметров модели

Рисунок 3 – Оценка ковариационной матрицы оценок параметров модели

 

Выводы о смещении оценок параметров модели

Рисунок 4 – Расчет стандартных ошибок оценок параметров модели.

 

Для всех параметров стандартные ошибки не превышают 10% от абсолютных значений параметров, что свидетельствует о том, что все оценки параметров модели не смещена.

 

Проверка гипотез о статистической значимости оценок параметров модели на основе F- и t-критериев.

Поскольку , то нулевая гипотеза о незначимости факторов не отклоняется поэтому можно сказать, что принятая модель не адекватна статистическим данным.

 


1 | 2 |

Поиск по сайту:

Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.005 сек.)