Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
ИНДИВИДУАЛЬНОЕ ЗАДАНИЕ№4
Обнаружение признаков мультиколлинеарности в модели.
Устранение мультиколлинеарности
Вариант №3
По 24 регионам изучалась зависимость объема произведенной за год промышленной продукции – Y (млн р.) от оборота розничной торговли– Х1 (млн р.), инвестиций в основной капитал – Х2 (млн р.), среднегодовой численности занятых в экономике – Х3 (тыс. чел.), уровня рентабельности реализованной продукции организаций промышленности – Х4 (%) и валового регионального продукта за предыдущий год – Х5 (млн р.). Исходные данные приведены в табл. 4.8.
Таблица 4.8
Исходные данные
|
№ |
Наименование региона |
Y |
Х1 |
Х2 |
Х3 |
Х4 |
Х5 |
|
1 |
Нижегородская область |
162218 |
74759 |
27028 |
1699,6 |
10,4 |
167680,8 |
|
2 |
Оренбургская область |
89302 |
26007 |
15703 |
1036,9 |
11,8 |
89919,6 |
|
3 |
Пензенская область |
24718 |
20910 |
7009 |
680,8 |
6,4 |
34552,6 |
|
4 |
Воронежская область |
56374 |
43511 |
26887 |
1091,9 |
6,9 |
63217,2 |
|
5 |
Ивановская область |
20314 |
12054 |
6778 |
383,3 |
1,8 |
22078,8 |
|
6 |
Калужская область |
34043 |
17595 |
7139 |
480,1 |
10,1 |
33958,5 |
|
7 |
Костромская область |
19282 |
10436 |
5460 |
229,5 |
4,5 |
23649,7 |
|
8 |
Курская область |
37874 |
18707 |
14771 |
605,3 |
7,3 |
38258,7 |
|
9 |
Липецкая область |
89257 |
22588 |
13242 |
472,2 |
35 |
51162,1 |
|
10 |
Московская область |
237910 |
153809 |
73133 |
2489,5 |
12,3 |
266999 |
|
11 |
Орловская область |
19837 |
15650 |
7724 |
419,1 |
8,5 |
30667 |
|
12 |
Рязанская область |
55275 |
19321 |
7652 |
451,8 |
6,3 |
44011,4 |
|
13 |
Смоленская область |
40361 |
23112 |
10484 |
470,4 |
6,5 |
38559,4 |
|
14 |
Тамбовская область |
17369 |
20003 |
9913 |
295,2 |
6,1 |
33367,2 |
|
15 |
Тверская область |
44319 |
22413 |
12906 |
568,2 |
6,9 |
51113 |
|
16 |
Тульская область |
74349 |
23744 |
14056 |
572,5 |
7,2 |
55385,4 |
|
17 |
Ярославская область |
69377 |
21725 |
13183 |
575,4 |
13,7 |
71025,1 |
|
18 |
Республика Карелия |
34478 |
17336 |
7915 |
342,8 |
6,4 |
34041,4 |
|
19 |
Республика Коми |
62948 |
36727 |
27312 |
1110,2 |
11 |
88508,5 |
|
20 |
Архангельская область |
54968 |
29418 |
20550 |
617,4 |
9,1 |
68040 |
|
21 |
Вологодская область |
104268 |
22229 |
9250 |
407,5 |
21,5 |
69862 |
|
22 |
Калининградская область |
26668 |
17700 |
12513 |
512,6 |
17 |
31327,3 |
|
23 |
Ленинградская область |
95386 |
26651 |
19918 |
706,7 |
19,3 |
80510,6 |
|
24 |
Мурманская область |
58805 |
29172 |
51332 |
436,4 |
12,7 |
58936,8 |
Требуется:
1) построить регрессию объясняемой переменной Y на все объясняющие переменные по МНК, проверить, имеются ли признаки мультиколлинеарности в полученной модели;
2) при обнаружении признаков мультиколлинеарности в модели, устранить мультиколлинеарность, используя:
а) алгоритм отбора переменных в модель на основе анализа матрицы парных коэффициентов корреляции;
б) процедуру пошагового отбора наиболее информативных переменных;
3) построить интервальную оценку для прогнозного значения объема промышленной продукции, отвечающего средним значениям объясняющих переменных, найденным по данным для Липецкой, Нижегородской, Воронежской и Архангельской областей (использовать для получения оценки каждую из трех построенных в пунктах 1-2 моделей);
4) сравнить полученные интервальные оценки; какую из них Вы бы использовали на практике?