Нужна помощь в написании работы?

1. Преобразовать исходные данные, чтобы модифицированная регрессии была линейной.

2.МНК получить оценки параметров a* и  b*.

3.По оценкам   a* и  b* вычислить искомые оценки параметров a и b исходной регрессии.

Решение.

1.     Задана нелинейная спецификация модели  y=bxa * eE. Составим таблицу 1, рабочие расчеты по степенной функции регрессии.

 Построим диаграмму,

рис.1. Зависимость y=bxa * eE

Внимание!
Если вам нужна помощь в написании работы, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 авторов готовы помочь вам прямо сейчас. Бесплатные корректировки и доработки. Узнайте стоимость своей работы.

2. Преобразуем начальную степенную функцию в линейный вид: y*=a*x*+b*.

Преобразуем данные модели: x*= lnx; y*=lny; a=a*;b= eb*, и занесем в таблицу.

3. Построим диаграмму, содержащую облако рассеяния преобразованных данных. Добавим линию тренда.

рис.2. Зависимость y*=a*x*+b*; a=a*;b= eb*

рис.3.

4. Находим оценки модифицированной линии регрессии  a* и b*

b*=0,139

a*=0,665

5. Вычислим оценки параметров a и b исходной регрессии. Т.к. a=a*;b= eb*, тогда a=0,665, b=0,8485.

6.Формируем массив данных по исходной регрессии с вычисленными параметрами a и b. Оцененная регрессия вычисляется по формуле  g=0,8485х0,665. Добавляем в диаграмму сформированный массив.

таблица 2

рис.4.

7. Сформируем ряд остатков от исходной регрессии. Вычислим статистику Дарбина- Уотсона.

рис.5.

Т.к. DW»2, значит зависимость у от х линейная.

Получить выполненную работу или консультацию специалиста по вашему учебному проекту
Узнать стоимость
Поделись с друзьями