4. Выявить условия применимости метода. Разработать метод для решения поставленной задачи в предположениях принятой модели.4. Метод Феррара-Глобера (англ.Farrar-Glauber Test) — метод исследования мультиколлинеарности, предложенный в 1967 г. американскими специалистами Д. Фарраром и Р. Глобером.

Парный коэффициент корреляции изменяется в пределах от –1 до +1. Чем ближе он по абсолютной величине к единице, тем ближе статистическая зависимость между и к линейной функциональной. Если в матрице есть межфакторный коэффициент корреляции rxjxi>0.7, то в данной модели множественной регрессии существует мультиколлинеарность. В модель включают лишь один из взаимосвязанных факторов.

Построить корреляционное поле между выработкой продукции на одного работника и удельным весом рабочих высокой квалификации. Подтвердить правильность предположения о влиянии данных факторов с использованием математической модели и статистических данных.

2. Оценки параметров имеют большие стандартные ошибки, малую значимость, в то время как модель в целом является значимой (высокое значение коэффициента детерминации и соответствующей F статистики). При построении уравнения множественной регрессии может возникнуть проблема мультиколлинеарности факторов. Матрица (XTX)-1 используется в построении МНК-оценок.

Стандартизованное уравнение регрессии удобно тем, что коэффициенты в этом уравнении безразмерны. и в уравнении отсутствует свободный член.

Частный коэффициент корреляции оценивает тесноту связи между двумя переменными при фиксированном значении остальных факторов. На основании частных коэффициентов можно сделать вывод об обоснованности включения переменных в регрессионную модель. Отбор факторов x1, x2, …,xm, включаемых в модель множественной регрессии, является одним из важнейших этапов эконометрического моделирования. При введении в модель дополнительного фактора коэффициент детерминации должен возрастать, а остаточная дисперсия уменьшаться.

Проверить статистическую значимость параметров уравнения регрессии с надежностью 0,9 и построить для них доверительные интервалы. При наличии мультиколлинеарности определитель корреляционной матрицы близок к нулю. Для нашего примера: det = 0.00081158, что свидетельствует о наличии сильной мультиколлинеарности.

Проверим переменные на мультиколлинеарность по третьему виду статистических критериев (критерий Стьюдента). Или же можно не нормировать значения, но корреляционную матрицу для этого теста находить по коэффициентам корреляции Спирмэна? Описать задачу, которую надо решить.2. По указанному адресу нет даже описания задачи,Не сформирована модель…

Проверка адекватности модели реальной ситуации на числовых данных в среде Eviews. Статистический анализ по выборке. Выполнение экономического анализа в выбранной регрессионной модели на основе коэффициентов эластичности.

Статистическая автокоррелированность ряда и проверка ее порядков, статистика Дарбина–Уотсона. Регрессионные зависимости и леммы эконометрической модели, доверительный интервал. Вид линейной двухфакторной модели, её оценка в матричной форме и проверка адекватности по критерию Фишера. Построение качественной модели линейной регрессии и доказательство справедливости соответствующего ей теоретического уравнения экономической теории.

Построение эконометрической модели спроса в виде уравнений парной и множественной регрессии. В итоге будет выявлена статистическая значимость (незначимость) выбранных факторов. Для просмотра полной записи уравнения необходимо выбрать View/Representations(рис.

Выдвинем нулевую гипотезу Н0: не существует статистической зависимости между эндогенной и экзогенными переменными и параметры регрессии не значимы. Мы выдвигаем гипотезу о наличии линейной связи между Y и Xk, . При этом предположении мы можем исследовать интенсивность связи между переменными с помощью корреляционного анализа.

Другими словами, коэффициент корреляции статистически — значимКак видим, связь y и x2 при условии, что x1 войдет в модель, снизилась. Сформулировать модель в вероятностно-статистических терминах.3. Построение и анализ классической многофакторной линейной эконометрической модели.