Ökonomeetria Lab13 - Kantregressioon (0)

Overview

Leht1
Leht2

Sheet 1: Leht1

Labor 13. Kantregressioon



Leida regressioonivõrrandi parameetrid kantregressiooni meetodil.

Koostada graafikud , mis iseloomustavad regressioonikordajate sõltuvust

kantregressiooni parameetrist kolme erineva algandmete variandi korral.







Juhend STATGRAPHICS'is kantregressiooni leidmiseks.



1. Kopeerida labor 7-st algandmete (multikollineaarsuse tabel) koopia uuele töölehele.
Võib kasutada peamiste komponentide meetodi algandmeid!
labor 12 2. Teha juurde uus veerg x3 jaoks (x2 kõrvale) ja kopeerida labor 3 sheet2-lt uus vektor ,

mis ei lange kokku eelnevatega.

Arvutada uued y väärtused (x3 ka sisse arvutada).
(Tase 1, r1,2; r1,3 = 0)

3. Teostada regressioonanalüüs (Excel).

4. Märgistada ära piirkond: x1, x2, x3 ja y ja teha Kopeeri.

5. Avada STATGRAPHICS DEMO . Andmete sisestamiseks märkida ära:

Analyze Existing Data

In the Windows Clipboard

Variable Names: from first row .

Algandmete tabel ilmub ekraanile.

6. Menüüst SPECIAL - Advanced regression - Ridge Regression ja anda ette andmed:

Dependent Variable: y

Independent Variable: x1, x2, x3 ja teostada arvutused (vastata OK).



7. Ridge Regression'i nupurea nupuga 'Tabular Options' käivitada menüü ja valida Regression Coefficients :

tekivad tabel ja graafik .

Korrigeerida tabel ja graafik (pealkirjad, telgede nimetused, selgitavad tekstid - Graphics Options).

8. Graafiku korrigeerimiseks valida hiire parempoolse nupuga käsk 'Pane Options' ja

valida Unstandardized Coefficients.



9. Võimalik ka korrigeerida graafikut (Graphics Options)

10. Tabel ja graafik paigutada eraldi lehtedele. Venitada nad suuremaks .



11. Kui tabel (graafik) on korrastatud, siis teha tabelist (graafikust) PRINT SCREEN .



12. Teostada punktid 2-11 tasemete 2 ja 4 kohta.

Korrelatsioonikordaja r1,3 on vastavalt vahemikus 0,4-0,6 (tase 2) ja 0,95 ligidal (tase 4).

Sheet 2: Leht2

1


jrknr Xühine X8 X4 y
näitaja klassikaline regressioon komponent -analüüs ühe komponendiga kantregression k=0,03 kantregression k=0,08
1 3 2 -2 6 a1 0.7295918367 0.7295918367
0.708 0.67
2 -3 -4 5 3 a2 0.4564649359 -0.3397999685 0.441 0.421
3 -1 2 -5 -4 a3 0.9172285907 0.2743454654 0.89 0.8522
4 3 -5 -1 -8 Sa1 0.3374990425 0.3374990425 -- --
5 1 0 -3 2 Sa2 0.2473448958 0.2473448958 -- --
6 -5 0 -4 -10 Sa3 0.1996996964 0.1996996964 -- --
7 3 2 0 2 a1 1.4622575782 1.574224008 1.451 1.42
8 -5 -4 4 -2 a2 0.8397604137 0.7877680989 0.819 0.788
9 0 -5 0 0 a3 0.847106892 0.7861167288 0.826 0.797
10 2 -2 2 2 Sa1 0.330131076 0.1018265115 -- --
11 4 2 4 9 Sa2 0.1842521252 0.1102632057 -- --
12 -5 0 -5 -9 Sa3 0.2026518831 0.1065251689 -- --
13 0 1 4 1 a1 0.0086774651 1.2633862299 1.0484579946 0.702 0.919
14 -1 3 3 3 a2 0.8460628658 0.3769127045 0.9552501395 0.747 0.78832 jälgime seda varianti
15 -2 -1 0 0 a3 2.4642336888 1.7303941157 0.9992811074 1.857 1.547
16 1 2 -5 -6 Sa1 1.2075519693 0.1040680209 0.0011338993 -- --
17 -4 5 5 6 Sa2 0.7006744758 0.5385825955 0.0010330957 -- --
18 4 -3 -5 1 Sa3 0.8563290691 0.4892968557 0.0010807149 -- --
19 5 0 5 6
parim on komponent analüüs ühe komponendiga kui me jälgime aint kolmandat varianti
20 0 5 -2 -2

regressioonikordaja peab oleam 1 lähedal



SUMMA 0 0 0 0
2tase
3tase

correl
0.2656856431
stdev 3.2118202742 3.043543641 3.7696851746

2
jrknr Xühine X8 X4 y
1 3 0.5 4.25 2.75
2 -3 -1.75 -5.5 -15.25
3 -1 -2.25 -3.5 -4.75
4 3 9.25 0.5 15.75
5 1 -0.25 1 1.75
6 -5 -6.25 -6.25 -18.5
7 3 8 -2 7
8 -5 -8.75 -2.5 -15.25
9 0 -2.5 3.75 5.25
10 2 -3 -3 -2
11 4 5.25 -2.25 9
12 -5 0 -5 -11
13 0 6.25 0 3.25
14 -1 1.5 1.5 2
15 -2 -5.75 4.25 -4.5
16 1 2.25 -2.75 4.5
17 -4 -0.25 -1.5 -8.75
18 4 -2.25 9 9.75

19 5 -1.25 10 15.75


20 0 1.25 0 3.25




0 0 0 0




correl r
-0.37


stdev 3.2118202742 4.6119124929 4.4448373364




4

jrknr Xühine X8 X4 y
1 3 4.2 3.3 11.5
2 -3 -2.1 -1.5 -8.6
3 -1 -1.3 0.2 2.9
4 3 2.4 3.6 12
5 1 1.9 -0.2 -2.3
6 -5 -6.5 -4.7 -21.2
7 3 1.5 2.7 8.2
8 -5 -6.2 -5.6 -18.8
9 0 0.3 0.3 3.6
10 2 0.8 1.4 6.2
11 4 4.6 3.7 7.3
12 -5 -4.7 -5 -13.7
13 0 1.2 -0.3 5.9
14 -1 -2.2 0.2 -4
15 -2 -0.8 -2.9 -8.7
16 1 0.4 -0.5 -0.1
17 -4 -3.1 -4.9 -14
18 4 3.4 4.9 17.3
19 5 6.5 5.3 17.8
20 0 -0.3 0 -1.3

0 -1.0547118733939E-015 8.88178419700125E-016 4.2188474935756E-015




r1,2
-0.3635808444


stdev 3.2118202742 3.4839481536 3.3447523707