Читайте также:
|
Изучается зависимость средней ожидаемой продолжительности жизни от нескольких факторов по данным за 1995 г., представленным в табл. 2.21.
Таблица 2.21
| Страна | y | x1 | x2 | x3 | x4 |
| Мозамбик | 3,0 | 2,6 | 2,4 | ||
| Бурунди | 2,3 | 2,6 | 2,7 | ||
| Чад | 2,6 | 2,5 | 2,5 | ||
| Непал | 4,3 | 2,5 | 2,4 | ||
| Буркина-Фасо | 2,9 | 2,8 | 2,1 | ||
| Мадагаскар | 2,4 | 3,1 | 3,1 | ||
| Бангладеш | 5,1 | 1,6 | 2,1 | ||
| Гаити | 3,4 | 2,0 | 1,7 | ||
| Мали | 2,0 | 2,9 | 2,7 | ||
| Нигерия | 4,5 | 2,9 | 2,8 | ||
| Кения | 5,1 | 2,7 | 2,7 | ||
| Того | 4,2 | 3,0 | 2,8 | ||
| Индия | 5,2 | 1,8 | 2,0 | ||
| Бенин | 6,5 | 2,9 | 2,5 | ||
| Никарагуа | 7,4 | 3,1 | 4,0 | ||
| Гана | 7,4 | 2,8 | 2,7 | ||
| Ангола | 4,9 | 3,1 | 2,8 | ||
| Пакистан | 8,3 | 2,9 | 3,3 | ||
| Мавритания | 5,7 | 2,5 | 2,7 | ||
| Зимбабве | 7,5 | 2,4 | 2,2 | ||
| Гондурас | 7,0 | 3,0 | 3,8 | ||
| Китай | 10,8 | 1,1 | 1,1 | ||
| Камерун | 7,8 | 2,9 | 3,1 | ||
| Конго | 7,6 | 2,9 | 2,6 | ||
| Шри-Ланка | 12,1 | 1,3 | 2,0 | ||
| Египет | 14,2 | 2,0 | 2,7 | ||
| Индонезия | 14,1 | 1,6 | 2,5 | ||
| Филиппины | 10,6 | 2,2 | 2,7 | ||
| Марокко | 12,4 | 2,0 | 2,6 | ||
| Папуа - Новая Гвинея | 9,0 | 2,3 | 2,3 | ||
| Гватемала | 12,4 | 2,9 | 3,5 | ||
| Эквадор | 15,6 | 2,2 | 3,2 | ||
| Доминиканская Республика | 14,3 | 1,9 | 2,6 | ||
| Ямайка | 13,1 | 1,0 | 1,8 | ||
| Алжир | 19,6 | 2,2 | 4,1 | ||
| Республика Эль-Сальвадор | 9,7 | 2,2 | 3,4 | ||
| Парагвай | 13,5 | 2,7 | 2,9 | ||
| Тунис | 18,5 | 1,9 | 3,0 | ||
| Белоруссия | 15,6 | 0,2 | 0,2 | ||
| Перу | 14,0 | 2,0 | 3,1 | ||
| Таиланд | 28,0 | 0,9 | 1,3 | ||
| Панама | 22,2 | 1,7 | 2,4 | ||
| Турция | 20,7 | 1,7 | 2,1 | ||
| Польша | 20,0 | 0,3 | 0,6 | ||
| Словакия | 13,4 | 0,3 | 0,7 | И | |
| Венесуэла | 29,3 | 2,3 | 3,0 | ||
| ЮАР | 18,6 | 2,2 | 2,4 | ||
| Мексика | 23,7 | 1,9 | 2,8 | ||
| Мавритания | 49,0 | 1,3 | 1,8 | ||
| Бразилия | 20,0 | 1,5 | 1,6 | ||
| Тринидад | 31,9 | 0,8 | 1,8 | ||
| Малайзия | 33,4 | 2,4 | 2,7 | ||
| Чили | 35,3 | 1,5 | 2,1 | ||
| Уругвай | 24,6 | 0,6 | 1,0 | ||
| Аргентина | 30,8 | 1,3 | 2,0 | ||
| Греция | 43,4 | 0,6 | 0,9 | ||
| Республика Корея | 42,4 | 0,9 | 1,9 | ||
| Испания | 53,8 | 0,2 | 1,0 | ||
| Нов. Зеландия | 60,6 | 1,4 | 1,5 | ||
| Ирландия | 58,1 | 0,5 | 1,7 | ||
| Израиль | 61,1 | 3,5 | 3,5 | ||
| Австралия | 70,2 | 1,1 | 1,4 | ||
| Италия | 73,7 | 0,2 | 0,4 | ||
| Канада | 78,3 | 1,3 | 1,0 | ||
| Финляндия | 65,8 | 0,5 | 0,1 | ||
| Гонконг | 85,1 | 1,6 | 1,3 | ||
| Швеция | 68,7 | 0,6 | 0,3 | ||
| Нидерланды | 73,9 | 0,7 | 0,6 | ||
| Бельгия | 80,3 | 0,4 | 0,5 | ||
| Франция | 78,0 | 0,5 | 0,8 | ||
| Сингапур | 84,4 | 2,0 | 1,7 | ||
| Австрия | 78,8 | 0,8 | 0,5 | ||
| США | 100,0 | 1,0 | 1,1 | ||
| Дания | 78,7 | 0,3 | 0,1 | ||
| Япония | 82,0 | 0,3 | 0,6 | ||
| Швейцария | 95,9 | 1,0 | 0,8 | ||
| Принятые в таблице обозначения: у - средняя ожидаемая продолжительность жизни при рождении, лет; х1 - ВВП в паритетах покупательной способности; x2 - темпы прироста населения по сравнению с предыдущим годом, %; х3 - темпы прироста рабочей силы по сравнению с предыдущим годом, %; x4 - коэффициент младенческой смертности, %о. |
Задание
1. Вычислите описательные статистики. Проверьте характер распределения признаков. При необходимости удалите аномальные наблюдения.
2. Постройте матрицу парных коэффициентов корреляции. Установите, какие факторы коллинеарны.
3. Постройте уравнение множественной регрессии, обосновав отбор факторов.
4. Постройте графики остатков. Сделайте выводы.
5. Проведите тестирование ошибок уравнения множественной регрессии на гетероскедастичность, применив тест Гельфельда-Квандта.
6. Оцените статистическую значимость уравнения множественной регрессии. Какие факторы значимо воздействуют на формирование средней ожидаемой продолжительности жизни в этом уравнении?
7. Постройте уравнение множественной регрессии со статистически значимыми факторами.
Задача 29
Имеются данные о продаже квартир на вторичном рынке жилья в Санкт-Петербурге на 01.05.2000 г. (табл. 2.22).
Таблица 2.22
| №п/п | y | x1 | x2 | x3 | x4 | x5 | x6 | x7 | |||
| 13,0 | 37,0 | 21,5 | 6,5 | ||||||||
| 16,5 | 60,0 | 27,0 | 22,4 | ||||||||
| 17,0 | 60,0 | 30,0 | 15,0 | ||||||||
| 15,0 | 53,0 | 26,2 | 13,0 | ||||||||
| 14,2 | 35,0 | 19,0 | 9,0 | ||||||||
| 10,5 | 30,3 | 17,5 | 5,6 | ||||||||
| 23,0 | 43,0 | 25,5 | 8,5 | ||||||||
| 12,0 | 30,0 | 17,8 | 5,5 | ||||||||
| 15,6 | 35,0 | 18,0 | 5,3 | ||||||||
| 12,5 | 32,0 | 17,0 | 6,0 | ||||||||
| 11,3 | 31,0 | 18,0 | 5,5 | ||||||||
| 13,0 | 33,0 | 19,6 | 7,0 | ||||||||
| 21,0 | 53,0 | 26,0 | 16,0 | ||||||||
| 12,0 | 32,2 | 18,0 | 6,3 | ||||||||
| 11,0 | 31,0 | 17,3 | 5,5 | ||||||||
| 11,0 | 36,0 | 19,0 | 8,0 | ||||||||
| 22,5 | 48,0 | 29,0 | 8,0 | ||||||||
| 26,0 | 55,5 | 35,0 | 8,0 | ||||||||
| 18,5 | 48,0 | 28,0 | 8,0 | ||||||||
| 13,2 | 44,1 | 30,0 | 6,0 | ||||||||
| 25,8 | 80,0 | 51,0 | 13,0 | ||||||||
| 17,0 | 60,0 | 38,0 | 10,0 | ||||||||
| 18,0 | 50,0 | 30,0 | 8,7 | ||||||||
| 21,0 | 54,6 | 32,0 | 10,0 | ||||||||
| 14,5 | 43,0 | 27,0 | 5,5 | ||||||||
| 23,0 | 66,0 | 39,0 | 12,0 | ||||||||
| 19,5 | 53,5 | 29,5 | 7,0 | ||||||||
| 14,2 | 45,0 | 29,0 | 6,0 | ||||||||
| 13,3 | 45,0 | 30,0 | 5,5 | ||||||||
| 16,1 | 50,6 | 30,8 | 7,9 | ||||||||
| 13,5 | 42,5 | 28,0 | 5,2 | ||||||||
| 16,0 | 50,1 | 31,0 | 6,0 | ||||||||
| 15,5 | 68,1 | 44,4 | 7,2 | ||||||||
| 38,0 | 107,0 | 58,0 | 24,0 | ||||||||
| 30,0 | 100,0 | 58,0 | 20,0 | ||||||||
| 24,0 | 71,0 | 52,0 | 7,5 | ||||||||
| 32,5 | 98,0 | 51,0 | 15,0 | ||||||||
| 43,0 | 100,0 | 45,0 | 35,0 | ||||||||
| 17,8 | 58,0 | 39,0 | 6,2 | ||||||||
| 28,0 | 75,0 | 40,0 | 18,0 | ||||||||
| 32,7 | 85,0 | 59,0 | 9,0 | ||||||||
| 31,0 | 66,0 | 48,0 | 6,0 | ||||||||
| 33,0 | 81,0 | 52,0 | 12,0 | ||||||||
| 28,0 | 76,4 | 49,0 | 10,0 | ||||||||
| 21,5 | 55,0 | 40,5 | 6,0 | ||||||||
| 15,3 | 53,7 | 37,6 | 5,5 | ||||||||
| 21,0 | 57,0 | 38,0 | 6,3 | ||||||||
| 35,5 | 62,0 | 52,0 | 8,0 | ||||||||
| 22,0 | 74,0 | 47,0 | 10,0 | ||||||||
| 29,0 | 70,0 | 45,0 | 9,0 | ||||||||
| 16,0 | 80,0 | 54,0 | 8,0 | ||||||||
| 22,0 | 62,0 | 37,0 | 10,2 | ||||||||
| 23,0 | 69,7 | 42,0 | 10,8 | ||||||||
| 19,5 | 79,0 | 50,3 | 9,1 | ||||||||
| 34,0 | 96,4 | 58,0 | 12,6 | ||||||||
| 24,5 | 90,0 | 64,0 | 15,0 | ||||||||
| 27,3 | 102,0 | 66,0 | 11,8 | ||||||||
| 41,0 | 87,0 | 56,5 | 12,5 | ||||||||
| 31,0 | 114,8 | 74,0 | 25,6 | ||||||||
| 35,6 | 114,3 | 74,7 | 12,0 | ||||||||
| 46,0 | 90,0 | 62,0 | 8,0 | ||||||||
| 35,0 | 116,0 | 81,0 | 16,5 | ||||||||
| 42,7 | 107,0 | 75,5 | 9,5 | ||||||||
| 27,0 | 93,0 | 66,0 | 10,0 | ||||||||
| 75,0 | 176,0 | 129,0 | 15,0 | ||||||||
| 38,0 | 96,0 | 69,4 | 9,0 | ||||||||
| 23,5 | 92,0 | 72,5 | 9,5 | ||||||||
| 65,0 | 176,0 | 110,0 | 33,0 | ||||||||
| 23,0 | 74,0 | 49,0 | 6,5 | ||||||||
| 45,5 | 106,0 | 73,7 | 9,0 | ||||||||
| 34,0 | 88,0 | 61,7 | 9,0 | ||||||||
| 23,0 | 74,0 | 45,8 | 9,0 | ||||||||
| 26,5 | 74,7 | 50,8 | 8,2 | ||||||||
| 37,0 | 115,0 | 76,0 | 8,5 | ||||||||
| 30,0 | 92,0 | 62,0 | 9,0 | ||||||||
| 43,0 | 110,0 | 79,5 | 10,0 | ||||||||
| Принятые в таблице обозначения: у - цена квартиры, тыс. долл.; x1 - число комнат в квартире; х2 - район города (1 - центральные, 0 - периферийные); х3 - общая площадь квартиры (м2); x4 - жилая площадь квартиры (м2); х5 - площадь кухни (м2); x6 - тип дома (1 - кирпичный, 0 - другой); x7 - расстояние от метро, минут пешком. | |||||||||||
По этим данным необходимо определить факторы, формировавшие цену квартир на вторичном рынке жилья в Санкт-Петербурге весной 2000 г.
Задание
1. Составьте матрицу парных коэффициентов корреляции.
2.Постройте уравнение регрессии, характеризующее зависимость цены от всех факторов. Установите, какие факторы коллинеарны, определив коэффициенты множественной детерминации для каждого из факторов.
3. Оцените значимость полученного уравнения. Какие факторы значимо воздействуют на формирование цены квартиры в этой модели?
4. Существует ли разница в ценах квартир, расположенных в центральных и в периферийных районах Санкт-Петербурга?
5. Существует ли разница в ценах квартир разных типов домов?
6. Постройте модель формирования цены квартиры за счет значимых факторов.
Задача 30
Изучается зависимость спроса на персональные компьютеры - у от дохода на одного члена семьи - х. Результаты опроса мужчин и женщин представлены на рис. 2.12, а, а результаты опроса всех взрослых в зависимости от жилищных условий приведены на рис. 2.12,б.
Рис. 2.12. Зависимость спроса на персональные компьютеры - у (тыс. руб.) от дохода на одного члена семьи -х (тыс. руб.) по данным опроса: а - мужчин (zi) и женщин (22); б - всего населения при разных жилищных условиях (v1 - хорошие, V2 - плохие)
Задание
1.Определите, в каком случае возможно построение уравнения регрессии с включением фиктивной переменной.
2. Напишите общий вид уравнения регрессии с фиктивной переменной.
3. Укажите, как можно ввести в модель фиктивную переменную и как интерпретировать коэффициент регрессии при ней.
Дата добавления: 2015-09-10; просмотров: 54 | Поможем написать вашу работу | Нарушение авторских прав |