Реферат : Эконометрика (работа 3) 


Полнотекстовый поиск по базе:

Главная >> Реферат >> Экономико-математическое моделирование


Эконометрика (работа 3)




Вариант 1. Расходы домохозяйств в Голландии.

Файл expend1.xls. Переменные массива:

FE-расходы на питание одной семьи с октября 1986 г. по сентябрь 1987 г. (голландских гульденов)

ТE-общие расходы одной семьи с октября 1986 г. по сентябрь 1987 г. (голландских гульденов)

SC - социальный класс (1 - нижний класс, ..., 5 - верхний класс)

Ad - число членов семьи старше 11 лет

Urb - степень урбанизации (1 - маленькая деревня,..., 13 - большой город)

Ch06 - число детей в семье до 6 лет

Ch711 - число детей в семье от 7 до 11 лет

CH2217 - число детей в семье от 12 до 17 лет

CH28 - число детей в семье старше 18 лет

n=427

Какие факторы оказывают воздействие на уровень расходов на питание домохозяйств в Голландии? Выберите подходящую форму модели регрессии, проанализируйте силу и тесноту связи результата и включенных в модель факторов.

Вариант 2. Расходы домохозяйств в Голландии.

Файл expvac2.xls. Переменные массива:

VE-расходы на отдых одной семьи с октября 1986 г. по сентябрь 1987 г. (голландских гульденов)

FE-расходы на питание одной семьи с октября 1986 г. по сентябрь 1987 г. (голландских гульденов)

ТE-общие расходы одной семьи с октября 1986 г. по сентябрь 1987 г. (голландских гульденов)

SC - социальный класс (1 - нижний класс, ..., 5 - верхний класс)

Ad - число членов семьи старше 11 лет

Urb - степень урбанизации (1 - маленькая деревня,..., 13 - большой город)

CH27 - число детей в семье до 18 лет

CH28 - число детей в семье старше 18 лет

n=427

Какие факторы оказывают воздействие на уровень расходов на отдых домохозяйств в Голландии? Выберите подходящую форму модели регрессии, проанализируйте силу и тесноту связи результата и включенных в модель факторов.

Вариант 3. Расходы домохозяйств в Голландии.

Файл foodexp3.xls. Переменные массива:

FE-расходы на питание в процентах от общих расходов семьи с октября 1986 г. по сентябрь 1987 г. (голландских гульденов)

ТE-общие расходы одной семьи с октября 1986 г. по сентябрь 1987 г. (голландских гульденов)

SC - социальный класс (1 - нижний класс, ..., 5 - верхний класс)

Ad18 - число членов семьи старше 18 лет

Urb - степень урбанизации (1 - маленькая деревня,..., 13 - большой город)

Ch06 - число детей в семье до 6 лет

Ch717 - число детей в семье от 7 до 17 лет

n=427

Какие факторы оказывают воздействие на долю расходов на питание в бюджете домохозяйств в Голландии? Выберите подходящую форму модели регрессии, проанализируйте силу и тесноту связи результата и включенных в модель факторов.

Вариант 4. Рынок импортных автомобилей в России

Файл car4.xls. Переменные массива:

PR - цена автомобиля, тыс. USD

Mode - фиктивная переменная, равная 1, если марка считается модной в России, 0 - в ином случае

Vol - рабочий объем двигателя

MaxSp - максимальная скорость (км/ч)

Place - число мест в салоне автомобиля

n=400

Какие факторы оказывают воздействие на формирование цены на иномарки на российском рынке автомобилей? Выберите подходящую форму модели регрессии, проанализируйте силу и тесноту связи результата и включенных в модель факторов.

Вариант 5. Рынок импортных автомобилей в России

Файл car5.xls. Переменные массива:

PR - цена автомобиля, тыс. USD

РС - наличие в салоне компьютера (1 - есть, 0 - нет)

МТ - тип двигателя (0 - В, 1 - Д или ТД)

САР - мощность (л.с.)

Place - число мест в салоне автомобиля

n=400

Какие факторы оказывают воздействие на формирование цены на иномарки на российском рынке автомобилей? Выберите подходящую форму модели регрессии, проанализируйте силу и тесноту связи результата и включенных в модель факторов.

Вариант 6. Рынок строящегося жилья в Санкт-Петербурге в 1998 г.

Файл build986.xls. Переменные массива:

RM - число комнат в квартире

RG - район города (1-Адмиралтейский, Центральный; 2 - В.О., Петроградский; 3 - Выборгский; 7 - Московский, Фрунзенский)

FL - этаж (1 - если крайние, 0 - если не крайние)

SQT - общая площадь квартиры, м.кв.

SQL - жилая площадь квартиры, м.кв.

SQK- площадь кухни, м.кв.

HST - тип дома (1 - кирпичный, 0 - нет)

BAL - наличие балкона или лоджии (1 - есть, 0 - нет)

END -число месяцев до окончания срока строительства

PRICE - цена при оплате в расрочку (тыс. USD)

n=200

Какие факторы оказывают воздействие на формирование цены строящегося жилья в Санкт-Петербурге? Выберите подходящую форму модели регрессии, проанализируйте силу и тесноту связи результата и включенных в модель факторов.

Вариант 7. Рынок строящегося жилья в Санкт-Петербурге в 1998 г.

Файл build987.xls. Переменные массива:

RM - число комнат в квартире

RG - район города (4 - Калининский; 5 - Кировский, Красносельский; 6 - Красногвардейский, Невский; 8 - Приморский)

FL - этаж (1 - если крайние, 0 - если не крайние)

SQT - общая площадь квартиры, м.кв.

SQL - жилая площадь квартиры, м.кв.

SQK- площадь кухни, м.кв.

HST - тип дома (1 - кирпичный, 0 - нет)

BAL - наличие балкона или лоджии (1 - есть, 0 - нет)

END -число месяцев до окончания срока строительства

PRICE - цена при оплате в расрочку (тыс. USD)

n=200

Какие факторы оказывают воздействие на формирование цены строящегося жилья в Санкт-Петербурге? Выберите подходящую форму модели регрессии, проанализируйте силу и тесноту связи результата и включенных в модель факторов.

Вариант 12. Стоимость коттеджей в Московской области

Файл villa12.xls. Переменные массива:

Price - цена в тыс. USD.

Dist - расстояние от кольцевой автодороги в км.

House - площадь дома, кв.м.

Area - площадь участка, сотки.

Eco - = 1, если рядом река, озеро, = 0 - иначе.

n=50

Какие факторы оказывают воздействие на стоимость коттеджей? Выберите подходящую форму модели регрессии, проанализируйте силу и тесноту связи результата и включенных в модель факторов.

Вариант 17. Рынок двухкомнатных квартир в Москве

Файл twoflM17.xls. Переменные массива:

Price

Цена квартиры тыс. USD

totsq

Общая площадь квартиры, кв.м.

livsq

Жилая площадь квартиры, кв.м.

kitsq

Площадь кухни, кв.м.

distm

Расстояние пешком до метро, мин.

Floor

Этаж (0,1) 0-первый/последний, 1-нет.

cat

Категория дома. 1-кирпичный

tel

Телефон. 1-есть, 0-нет

Lift

Лифт. 1-есть, 0-нет

balc

Балкон. 1-есть, 0-нет

n=69

Какие факторы оказывают воздействие на формирование цены двухкомнатных квартир в Москве? Выберите подходящую форму модели регрессии, проанализируйте силу и тесноту связи результата и включенных в модель факторов.

Вариант 11. Рынок однокомнатных квартир в Санкт-Петербурге в 1998 г.

Файл oneflt11.xls. Переменные массива:

RG - район города RG - район города (1-Адмиралтейский, Центральный; 2 - В.О., Петроградский; 3 - Выборгский; 7 - Московский, Фрунзенский)

SQT - общая площадь квартиры, м.кв.

SQL - жилая площадь квартиры, м.кв.

SQK- площадь кухни, м.кв.

HST - тип дома (1 - кирпичный, 0 - нет)

BAL - наличие балкона или лоджии (1 - есть, 0 - нет)

TEL - наличие телефона (0- нет, 1 -есть)

PRICE - цена при оплате в расрочку (тыс. USD)

n=

Какие факторы оказывают воздействие на формирование цены однокомнатных квартир в Санкт-Петербурге? Выберите подходящую форму модели регрессии, проанализируйте силу и тесноту связи результата и включенных в модель факторов.

Вариант 8. Рынок строящегося жилья в Санкт-Петербурге в 1998 г.

Файл build988.xls. Переменные массива:

RM - число комнат в квартире

RG - район города (1-Адмиралтейский, Центральный; 2 - В.О., Петроградский; 3 - Выборгский; 4 - Калининский; 5 - Кировский, Красносельский; 6 - Красногвардейский, Невский; 7 - Московский, Фрунзенский; 8 - Приморский)

FL - этаж (1 - если крайние, 0 - если не крайние)

SQT - общая площадь квартиры, м.кв.

SQL - жилая площадь квартиры, м.кв.

SQK- площадь кухни, м.кв.

HST - тип дома (1 - кирпичный, 0 - нет)

BAL - наличие балкона или лоджии (1 - есть, 0 - нет)

END -число месяцев до окончания срока строительства

PRICE - цена при оплате в расрочку (тыс. USD)

n=200

Какие факторы оказывают воздействие на формирование цены строящегося жилья в Санкт-Петербурге? Выберите подходящую форму модели регрессии, проанализируйте силу и тесноту связи результата и включенных в модель факторов.

Вариант 9. Рынок строящегося жилья в Санкт-Петербурге в 1996 г.

Файл build969.xls. Переменные массива:

RM - число комнат в квартире

RG - район города (1 - Приморский, Шувалово-Озерки, 2 - Гражданка, 3 - Невский, Купчино, 4 - Юго-Запад, Красносельский)

SQT - общая площадь квартиры, м.кв.

SQL - жилая площадь квартиры, м.кв.

SQK- площадь кухни, м.кв.

HST - тип дома (1 - кирпичный, 0 - нет)

BAL - наличие балкона или лоджии (1 - есть, 0 - нет)

END -число месяцев до окончания срока строительства

PRICE - цена при оплате в расрочку (тыс. USD)

n=71

Какие факторы оказывали воздействие на формирование цены строящегося жилья в Санкт-Петербурге в 1996 г.? Выберите подходящую форму модели регрессии, проанализируйте силу и тесноту связи результата и включенных в модель факторов.

Вариант 10. Рынок однокомнатных квартир в Санкт-Петербурге в 1998 г.

Файл oneflt10.xls. Переменные массива:

RG - район города RG - район города (4 - Калининский; 5 - Кировский, Красносельский; 6 - Красногвардейский, Невский; 8 - Приморский)

SQT - общая площадь квартиры, м.кв.

SQL - жилая площадь квартиры, м.кв.

SQK- площадь кухни, м.кв.

HST - тип дома (1 - кирпичный, 0 - нет)

BAL - наличие балкона или лоджии (1 - есть, 0 - нет)

TEL - наличие телефона (0- нет, 1 -есть)

PRICE - цена при оплате в расрочку (тыс. USD)

n=294

Какие факторы оказывают воздействие на формирование цены однокомнатных квартир в Санкт-Петербурге? Выберите подходящую форму модели регрессии, проанализируйте силу и тесноту связи результата и включенных в модель факторов.

Вариант 13. Заработная плата рабочих-выпускников ПТУ

Файл worker13.xls. Переменные массива:

EXP - стаж работы рабочего, лет

QUAL - фиктивная переменная, отражающая прохождение рабочим повышения квалификации (=1, если рабочий проходил повышение квалификации; 0 - если нет)

WORK - средний тарифный разряд выполняемых работ

LP - процент выполнения рабочим норм выработки,%

WG - заработная плата рабочего, р

Какие факторы оказывают воздействие на формирование заработной платы рабочих-выпускников ПТУ? Различаются ли рабочие, прошедшие и не прошедшие повышение квалификации, по уровню заработной платы? Выберите подходящую форму модели регрессии, проанализируйте силу и тесноту связи результата и включенных в модель факторов.

Вариант 14. Заработная плата рабочих-выпускников ПТУ

Файл worker14.xls. Переменные массива:

EXP - стаж работы рабочего, лет

SCH - число классов, оконченных рабочим в средней школе

TAR - тарифный разряд, присвоенный рабочему на момент окончания ПТУ

QUAL - фиктивная переменная, отражающая прохождение рабочим повышения квалификации (=1, если рабочий проходил повышение квалификации; 0 - если нет)

LP - процент выполнения рабочим норм выработки,%

WG - заработная плата рабочего, р

Какие факторы оказывают воздействие на формирование заработной платы рабочих-выпускников ПТУ? Различаются ли рабочие, прошедшие и не прошедшие повышение квалификации, по уровню заработной платы? Выберите подходящую форму модели регрессии, проанализируйте силу и тесноту связи результата и включенных в модель факторов.

Вариант 15. Сбережения в регионах РФ в 1993 году

Файл region15.xls. Переменные массива:

WG - средняя заработная плата в регионе в 1993 г., тыс. руб.

Exp - доля расходов на покупку товаров и услуг в совокупном доходе в 1993 г., %

Inc - среднедушевой денежный доход в регионе в 1993 году, тыс.руб.

CPI - индекс потребительских цен в 1993 году (в разах к декабрю 1992 г.)

VPI - индекс физического объема промышленного производства в 1993 году (в процентах от уровня 1992 г.)

Sav - прирост сбережений населения во вкладах, госзаймах, сертификатах в 1993 г.

Какие факторы оказывали воздействие на склонность населения России к сбережениям в 1993 году? Выберите подходящую форму модели регрессии, проанализируйте силу и тесноту связи результата и включенных в модель факторов. При необходимости введите в модель регрессии фиктивные переменные для отражения неоднородности (гетероскедастичности) совокупности регионов РФ.

Вариант 16. Рынок однокомнатных квартир в Москве

Файл oneflM16.xls. Переменные массива:

distc Удаленность. от центра, км.

distm Удаленность от метро, мин

totsq Общая площадь квартиры, кв.м.

kitsq Площадь кухни, кв.м.

livsq Площадь комнаты, кв.м.

floor Этаж. 0-первый/последний, 1-нет.

cat Категория дома. 1-кирпичный, 0-нет

price Цена квартиры, тыс. USD

n=69

Какие факторы оказывают воздействие на формирование цены однокомнатных квартир в Москве? Выберите подходящую форму модели регрессии, проанализируйте силу и тесноту связи результата и включенных в модель факторов.

Вариант 18. Цены на колготки

Файл tights18.xls. Переменные массива:

Price цена колготок в рублях 1997 г.

DEN плотность в DEN.

polyamid - % полиамида.

lykra - % лайкры.

firm - фирма-производтель. 0 - Levante, 1 - Golden Lady

n=65

Какие факторы оказывают воздействие на формирование цены колготок? Выберите подходящую форму модели регрессии, проанализируйте силу и тесноту связи результата и включенных в модель факторов.

Вариант 19. Зарплата в Нидерландах

Файл wages19.xls. Переменные массива:

W - Зарплата гульденов/час до вычета налогов. 1987г.

AGE - Возраст, лет.

SEX - пол (1 - мужской, 0 - женский)

EDU - уровень образования (1 - начальная школа или менее; 2- низшее ремесленное; 3 - среднее; 4- высшее ремесленное; 5- университет)

n=150

Верно ли, что зарплата мужчин выше, чем зарплата женщин? Если да, то может ли это быть объяснено разницей в возрасте и/или образовании? Какова отдача от образования? Одинакова ли зависимость зарплаты от возраста для мужчин и женщин?

Вариант 20. Темпы роста ВВП в различных странах

Файл wrld20.xls. Переменные массива:

NOIL (dummy) 1 для страны, не добывающей нефть, 0 - для добывающей;

INTER (dummy) 1 для страны с хорошим качеством данных, 0 - в противном случае;

OECD (dummy) 1 для страны - члена ОЕСД, 0 - в ином случае

GDP60 ВВП на душу населения в 1960 г. (в ценах 1960 г.);

GDP85 ВВП на душу населения в 1985 г. (в ценах 1985 г.);

GDPGRO средний рост ВВП на душу населения с 1960 г. по 1985 г. (в %);

POPGRO средний рост работоспособного населения с 1960 г. по 1985 г. (в %);

IONY средняя доля инвестиций (включая государственные) в общем объеме ВВП с 1960 г. по 1985 г. (в %);

LIT доля людей среди населения старше 15 лет, умеющих читать и писать в 1960 г.

Какие факторы оказали воздействие на величину ВВП на душу населения в 1985 г.?

Выберите подходящую форму модели регрессии, проанализируйте силу и тесноту связи результата и включенных в модель факторов.

Вариант 21. Темпы роста ВВП в различных странах

Файл wrld21.xls. Переменные массива:

NOIL (dummy) 1 для страны, не добывающей нефть, 0 - для добывающей;

INTER (dummy) 1 для страны с хорошим качеством данных, 0 - в противном случае;

GDP85 ВВП на душу населения в 1985 г.;

GDPGRO средний рост ВВП на душу населения с 1960 г. по 1985 г. (в %);

POPGRO средний рост работоспособного населения с 1960 г. по 1985 г. (в %);

IONY средняя доля инвестиций (включая государственные) в общем объеме ВВП с 1960 г. по 1985 г. (в %);

SCH средняя доля работоспособного населения, имеющая полное среднее образование с 1960 г. по 1985 г. (в %).

Какие факторы оказали воздействие на величину ВВП на душу населения в 1985 г.?

Выберите подходящую форму модели регрессии, проанализируйте силу и тесноту связи результата и включенных в модель факторов.

Вариант 22. Производство цемента в Швеции

Файл produc22.xls. Переменные массива:

Код набл. - код завода по системе кодирования предприятий, используемой в Швеции

Output (X) - объем выпуска цемента на заводе за год (тыс.тонн)

Labour (L) - среднесписочная численность занятых на заводе, чел.

Capacity (C) - производственная мощность предприятия (объем выпуска цемента -тыс. тонн в среднем за год)

Fuel (F) - объем потребления топлива на заводе (гккал)

ELectricity (El) - объем потребления электроэнергии на заводе (мгвт-часов)

Постройте производственную функцию, наиболее адекватно описывающую процесс производства цемента. Проанализируйте силу и тесноту связи результата и включенных в модель факторов. Есть ли основания предполагать наличие в данном производственном процессе постоянной отдачи от масштаба?

Вариант 23. Продажа автомобилей Мерседес и Вольво в России

Файл car23.xls. Переменные массива:

Pr - цена автомобиля (тыс. дол. США)

Mod - тип машины (1-Мерседес, 0 - Вольво)

PC - наличие в салоне компьютера (1 - есть, 0 - нет)

MT - тип двигателя (0 - В, 1 - Д или ТД)

Vol - рабочий объем двигателя

Cap - мощность (л.с.)

MaxSp - максимальная скорость (км/ч)

Place - число мест в салоне

Какие факторы оказывают воздействие на формирование цены на автомобили типа Мерседес и Вольво в России? Различаются ли модели формирования цены по двум типам автомобилей? Выберите подходящую форму модели регрессии, проанализируйте силу и тесноту связи результата и включенных в модель факторов.

Вариант 24. Сбережения в регионах РФ в 1993 году

Файл region24.xls. Переменные массива:

Un - уровень безработицы в регионе, определенный по методике МОТ

Exp - доля расходов на покупку товаров и услуг в совокупном доходе в 1993 г., %

Inc - среднедушевой денежный доход в регионе в 1993 году, тыс.руб.

SL - доля стоимости набора из 19 основных продуктов питания в среднедушевом доходе

CPI - индекс потребительских цен в 1993 году (в разах к декабрю 1992 г.)

Sav - прирост сбережений населения во вкладах, госзаймах, сертификатах в 1993 г.

Какие факторы оказывали воздействие на склонность населения России к сбережениям в 1993 году? Выберите подходящую форму модели регрессии, проанализируйте силу и тесноту связи результата и включенных в модель факторов. При необходимости введите в модель регрессии фиктивные переменные для отражения неоднородности (гетероскедастичности) совокупности регионов РФ.

7



Overview

Стат
Корел1
Регр1
Лист1


Sheet 1: Стат

EXP
SCH
TAR
QUAL
LP
WG

Среднее 2,75 Среднее 8,25 Среднее 3,96 Среднее 0,49 Среднее 140,73 Среднее 173,74
Стандартная ошибка 0,1409742437 Стандартная ошибка 0,1200799397 Стандартная ошибка 0,0634369169 Стандартная ошибка 0,0502418394 Стандартная ошибка 3,5476512361 Стандартная ошибка 12,2740147622
Медиана 3 Медиана 8 Медиана 4 Медиана 0 Медиана 132 Медиана 158,5
Мода 1 Мода 8 Мода 4 Мода 0 Мода 190 Мода 150
Стандартное отклонение 1,4097424365 Стандартное отклонение 1,200799397 Стандартное отклонение 0,6343691689 Стандартное отклонение 0,5024183938 Стандартное отклонение 35,4765123609 Стандартное отклонение 122,7401476225
Дисперсия выборки 1,9873737374 Дисперсия выборки 1,4419191919 Дисперсия выборки 0,4024242424 Дисперсия выборки 0,2524242424 Дисперсия выборки 1258,5829292929 Дисперсия выборки 15065,1438383838
Эксцесс -1,1340906647 Эксцесс -0,188502315 Эксцесс -0,4592961388 Эксцесс -2,0395534608 Эксцесс -0,6048316149 Эксцесс 81,4518778154
Асимметричность 0,3242041278 Асимметричность -0,0692022648 Асимметричность 0,0317831994 Асимметричность 0,0406198569 Асимметричность 0,4022198697 Асимметричность 8,6033259711
Интервал 4 Интервал 5 Интервал 2 Интервал 1 Интервал 152 Интервал 1236
Минимум 1 Минимум 5 Минимум 3 Минимум 0 Минимум 80 Минимум 94
Максимум 5 Максимум 10 Максимум 5 Максимум 1 Максимум 232 Максимум 1330
Сумма 275 Сумма 825 Сумма 396 Сумма 49 Сумма 14073 Сумма 17374
Счет 100 Счет 100 Счет 100 Счет 100 Счет 100 Счет 100

Sheet 2: Корел1


QUAL lnEXP lnSCH lnTAR lnLP lpWG
QUAL 1
lnEXP 0,3006847354 1
lnSCH -0,0285661301 0,203176946 1
lnTAR 0,2665221089 0,1588690699 0,2219244308 1
lnLP 0,2964797446 0,5496928833 0,1948087707 0,3025048079 1
lpWG 0,3675451048 0,5667959931 0,2402219254 0,4106539208 0,944204027 1

Sheet 3: Регр1

ВЫВОД ИТОГОВ










Регрессионная статистика
Множественный R 0,9550601078
R-квадрат 0,9121398095
Нормированный R-квадрат 0,9093056098
Стандартная ошибка 0,0688598697
Наблюдения 97

Дисперсионный анализ

df SS MS F Значимость F
Регрессия 3 4,5780930151 1,526031005 321,8332891559 5,70773671347227E-049
Остаток 93 0,4409763945 0,0047416817
Итого 96 5,0190694095




Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Верхние 95,0%
Y-пересечение 0,807401092 0,1630128571 4,9529902513 3,25853639818248E-006 0,4836901887 1,1311119954 0,4836901887 1,1311119954
lnEXP 0,0277764749 0,0146157432 2,100449018 0,0604716558 0,0012474655 0,0568004153 -0,0012474655 0,0568004153
lnTAR 0,1919681683 0,0447980658 4,2851887698 4,44891295317468E-005 0,1030081771 0,2809281596 0,1030081771 0,2809281596
lnLP 0,8073904697 0,0356183902 22,6677978528 1,18495622162904E-039 0,7366594765 0,8781214628 0,7366594765 0,8781214628



ВЫВОД ОСТАТКА

Наблюдение Предсказанное lpWG Остатки
1 5,3802845133 -0,0143084982
2 5,3012580177 -0,1654595807
3 5,3484290819 -0,0501117154
4 5,2602211523 0,0627888268
5 5,3012580177 -0,0333998587
6 5,3818520051 0,0026430577
7 5,2928294944 0,0637567803
8 5,1509014485 0,0138845254
9 5,1166209522 -0,0796683498
10 5,1274971875 0,0199972893
11 5,2724518612 -0,0794950103
12 5,2095989049 -0,016642054
13 5,1601310137 0,0438756734
14 5,1647920406 0,0281648103
15 5,1802696481 0,040086177
16 5,1147584796 -0,1041231855
17 5,2490715358 -0,0842855619
18 4,9045384611 0,0583061692
19 4,9307820837 0,0390312159
20 4,9074340193 0,0342084033
21 4,9074340193 -0,0246320967
22 4,9911131627 0,0195221314
23 5,0039291536 -0,048102096
24 5,0102616603 0,0003736338
25 4,9972917011 -0,0344470708
26 4,9972917011 -0,0068591143
27 5,1447033073 -0,0089048702
28 4,8903733527 0,0149014258
29 4,8879017169 -0,0595879796
30 4,8879017169 -0,0280893125
31 4,8060492509 0,0614851996
32 5,0463687956 -0,0029436787
33 5,0846607287 -0,0094869135
34 4,9911429951 0,019492299
35 5,0605577308 0,0752407063
36 4,9911429951 0,0522821218
37 5,0779428631 0,142412962
38 4,8903733527 -0,0383430887
39 4,8222115774 0,0529857458
40 4,6115320241 0,0134407892
41 4,7986522069 0,0765451163
42 4,7986522069 0,0296615304
43 4,8463229487 0,0736579771
44 4,7227640962 -0,0222837304
45 5,3546272232 -0,0075196925
46 5,3929847156 0,0580537379
47 5,2680333188 0,1255942275
48 5,3047757227 -0,0472803507
49 4,9911131627 -0,1083112401
50 4,651403124 0,0935290043
51 5,4080618641 0,0343558465
52 5,1245318287 -0,0065380163
53 5,2057209746 -0,0582264978
54 5,1164951576 -0,0288988224
55 4,8222115774 -0,0347198346
56 5,0023755541 -0,1195736315
57 5,2046167965 0,0103189611
58 4,922864653 0,0743476208
59 5,2046167965 -0,051325202
60 4,8222115774 0,0605903452
61 5,3832747469 -0,0126367187
62 5,3472893499 0,0463381964
63 5,0880882845 0,0238995039
64 5,3720123555 -0,0249048248
65 4,6840917339 0,1034000088
66 4,7201587269 0,0247734015
67 5,0768258931 -0,0334007762
68 4,6604797659 0,0029593282
69 5,1785848017 -0,0665970133
70 5,3243194649 -0,0013094857
71 4,651403124 0,0935290043
72 5,127757549 -0,0525837338
73 4,7143096685 0,0130781502
74 4,8903733527 -0,1454412243
75 4,8903733527 0,0368803325
76 4,8952084678 -0,0276740174
77 4,8686485316 -0,0088361272
78 4,991008475 -0,0142747326
79 5,0102616603 -0,04741703
80 5,260061326 -0,0671044751
81 5,397463682 0,1239972359
82 5,397463682 0,0621218322
83 5,397463682 0,163217949
84 5,0275124271 0,0350826059
85 4,6562365358 -0,0312637226
86 5,125450122 0,0393358519
87 4,6240313343 -0,0188611483
88 4,8027691466 -0,0152774038
89 4,9893528449 0,0212824492
90 5,3870048951 0,0936340282
91 5,2967849289 0,0015324377
92 5,1938457353 -0,0939793075
93 4,9581538734 -0,1061236095
94 5,0861053755 -0,0172011733
95 5,0880882845 -0,0129144693
96 5,0351064042 0,0708390697
97 4,8233624308 -0,2800676485

Sheet 4: Лист1

EXP SCH TAR LP WG QUAL lnEXP lnTAR lnLP lpWG
5 8 5 186 214 1 1,6094379124 1,6094379124 5,2257466737 5,365976015
3 8 4 181 170 0 1,0986122887 1,3862943611 5,1984970313 5,1357984371
4 8 4 190 200 1 1,3862943611 1,3862943611 5,2470240722 5,2983173665
5 8 3 181 205 1 1,6094379124 1,0986122887 5,1984970313 5,3230099791
3 10 4 181 194 0 1,0986122887 1,3862943611 5,1984970313 5,2678581591
3 8 4 200 218 0 1,0986122887 1,3862943611 5,2983173665 5,3844950628
5 8 4 176 212 1 1,6094379124 1,3862943611 5,170483995 5,3565862747
5 8 5 140 175 0 1,6094379124 1,6094379124 4,9416424226 5,1647859739
3 10 4 144 154 0 1,0986122887 1,3862943611 4,9698132996 5,0369526024
5 8 5 136 172 1 1,6094379124 1,6094379124 4,9126548857 5,1474944768
4 9 5 164 180 0 1,3862943611 1,6094379124 5,0998664278 5,1929568509
5 10 3 170 180 1 1,6094379124 1,0986122887 5,1357984371 5,1929568509
1 8 3 169 182 0 0 1,0986122887 5,1298987149 5,2040066871
2 8 4 155 180 1 0,6931471806 1,3862943611 5,0434251169 5,1929568509
2 8 4 158 185 0 0,6931471806 1,3862943611 5,062595033 5,2203558251
2 8 3 156 150 0 0,6931471806 1,0986122887 5,0498560072 5,0106352941
4 9 4 168 175 0 1,3862943611 1,3862943611 5,1239639794 5,1647859739
1 10 4 115 143 0 0 1,3862943611 4,7449321284 4,9628446303
2 8 4 116 144 0 0,6931471806 1,3862943611 4,7535901911 4,9698132996
3 9 3 119 140 0 1,0986122887 1,0986122887 4,7791234931 4,9416424226
3 8 3 119 132 1 1,0986122887 1,0986122887 4,7791234931 4,8828019226
2 10 4 125 150 0 0,6931471806 1,3862943611 4,8283137373 5,0106352941
2 9 4 127 142 1 0,6931471806 1,3862943611 4,8441870865 4,9558270576
2 8 4 128 150 0 0,6931471806 1,3862943611 4,8520302639 5,0106352941
1 9 4 129 143 0 0 1,3862943611 4,8598124044 4,9628446303
1 10 4 129 147 0 0 1,3862943611 4,8598124044 4,9904325868
4 10 5 140 170 1 1,3862943611 1,6094379124 4,9416424226 5,1357984371
1 8 4 113 135 0 0 1,3862943611 4,7273878187 4,9052747784
2 8 4 110 125 1 0,6931471806 1,3862943611 4,7004803658 4,8283137373
2 10 4 110 129 0 0,6931471806 1,3862943611 4,7004803658 4,8598124044
1 8 3 109 130 0 0 1,0986122887 4,6913478822 4,8675344505
3 8 4 132 155 0 1,0986122887 1,3862943611 4,8828019226 5,0434251169
5 10 4 136 160 1 1,6094379124 1,3862943611 4,9126548857 5,0751738152
3 8 3 132 150 0 1,0986122887 1,0986122887 4,8828019226 5,0106352941
5 10 4 132 170 1 1,6094379124 1,3862943611 4,8828019226 5,1357984371
3 8 3 132 155 1 1,0986122887 1,0986122887 4,8828019226 5,0434251169
2 8 5 132 185 1 0,6931471806 1,6094379124 4,8828019226 5,2203558251
1 8 4 113 128 0 0 1,3862943611 4,7273878187 4,8520302639
3 8 4 100 131 1 1,0986122887 1,3862943611 4,605170186 4,8751973232
1 8 4 80 102 0 0 1,3862943611 4,3820266347 4,6249728133
3 8 3 104 131 0 1,0986122887 1,0986122887 4,6443908991 4,8751973232
3 8 3 104 125 0 1,0986122887 1,0986122887 4,6443908991 4,8283137373
1 10 4 107 137 0 0 1,3862943611 4,6728288345 4,9199809258
2 9 3 96 110 0 0,6931471806 1,0986122887 4,5643481915 4,7004803658
5 10 4 190 210 1 1,6094379124 1,3862943611 5,2470240722 5,3471075307
2 10 5 195 233 1 0,6931471806 1,6094379124 5,2729995586 5,4510384536
3 9 3 186 220 1 1,0986122887 1,0986122887 5,2257466737 5,3936275464
4 9 4 180 192 1 1,3862943611 1,3862943611 5,1929568509 5,257495372
2 7 4 125 132 0 0,6931471806 1,3862943611 4,8283137373 4,8828019226
1 7 3 90 115 0 0 1,0986122887 4,4998096703 4,7449321284
5 8 4 203 231 1 1,6094379124 1,3862943611 5,313205979 5,4424177105
5 10 3 153 167 0 1,6094379124 1,0986122887 5,0304379214 5,1179938124
5 5 4 158 172 1 1,6094379124 1,3862943611 5,062595033 5,1474944768
2 7 4 146 162 0 0,6931471806 1,3862943611 4,9836066217 5,0875963352
3 8 4 100 120 0 1,0986122887 1,3862943611 4,605170186 4,7874917428
3 10 4 125 132 0 1,0986122887 1,3862943611 4,8283137373 4,8828019226
4 7 4 159 184 0 1,3862943611 1,3862943611 5,0689042022 5,2149357576
2 5 3 123 148 1 0,6931471806 1,0986122887 4,8121843554 4,9972122738
4 8 4 159 173 1 1,3862943611 1,3862943611 5,0689042022 5,1532915945
3 10 4 100 132 1 1,0986122887 1,3862943611 4,605170186 4,8828019226
3 8 5 190 215 0 1,0986122887 1,6094379124 5,2470240722 5,3706380281
1 7 4 199 220 0 0 1,3862943611 5,2933048247 5,3936275464
3 8 4 139 166 1 1,0986122887 1,3862943611 4,9344739331 5,1119877884
2 7 5 190 210 1 0,6931471806 1,6094379124 5,2470240722 5,3471075307
1 8 5 83 120 1 0 1,6094379124 4,4188406078 4,7874917428
1 7 3 98 115 0 0 1,0986122887 4,5849674787 4,7449321284
2 10 4 139 155 1 0,6931471806 1,3862943611 4,9344739331 5,0434251169
1 8 4 85 106 0 0 1,3862943611 4,4426512565 4,6634390941
4 8 5 146 166 1 1,3862943611 1,6094379124 4,9836066217 5,1119877884
5 8 4 183 205 1 1,6094379124 1,3862943611 5,2094861528 5,3230099791
1 7 3 90 115 1 0 1,0986122887 4,4998096703 4,7449321284
3 10 4 146 160 0 1,0986122887 1,3862943611 4,9836066217 5,0751738152
2 7 3 95 113 0 0,6931471806 1,0986122887 4,5538768916 4,7273878187
1 8 4 113 115 1 0 1,3862943611 4,7273878187 4,7449321284
1 7 4 113 138 1 0 1,3862943611 4,7273878187 4,9272536852
2 8 4 111 130 0 0,6931471806 1,3862943611 4,7095302013 4,8675344505
1 7 4 110 129 0 0 1,3862943611 4,7004803658 4,8598124044
1 8 4 128 145 1 0 1,3862943611 4,8520302639 4,9767337424
2 7 4 128 143 1 0,6931471806 1,3862943611 4,8520302639 4,9628446303
5 10 4 169 180 1 1,6094379124 1,3862943611 5,1298987149 5,1929568509
5 8 5 190 250 1 1,6094379124 1,6094379124 5,2470240722 5,5214609179
5 10 5 190 235 1 1,6094379124 1,6094379124 5,2470240722 5,4595855141
5 8 5 190 260 1 1,6094379124 1,6094379124 5,2470240722 5,560681631
1 9 5 127 158 0 0 1,6094379124 4,8441870865 5,062595033
5 7 4 80 102 0 1,6094379124 1,3862943611 4,3820266347 4,6249728133
2 8 5 140 175 1 0,6931471806 1,6094379124 4,9416424226 5,1647859739
1 6 3 87 100 0 0 1,0986122887 4,4659081187 4,605170186
2 7 3 106 120 0 0,6931471806 1,0986122887 4,6634390941 4,7874917428
3 7 4 123 150 1 1,0986122887 1,3862943611 4,8121843554 5,0106352941
4 10 5 189 240 1 1,3862943611 1,6094379124 5,2417470151 5,4806389233
3 7 4 180 200 1 1,0986122887 1,3862943611 5,1929568509 5,2983173665
4 6 3 168 164 0 1,3862943611 1,0986122887 5,1239639794 5,0998664278
2 7 4 120 128 0 0,6931471806 1,3862943611 4,7874917428 4,8520302639
1 8 4 144 159 1 0 1,3862943611 4,9698132996 5,0689042022
3 10 4 139 160 0 1,0986122887 1,3862943611 4,9344739331 5,0751738152
2 7 4 132 165 1 0,6931471806 1,3862943611 4,8828019226 5,1059454739
1 6 4 104 94 1 0 1,3862943611 4,6443908991 4,5432947823

EXP

SCH

TAR

LP

WG

QUAL

lnEXP

lnTAR

lnLP

lpWG

5

8

5

186

214

1

1,609438

1,609438

5,225747

5,365976

3

8

4

181

170

0

1,098612

1,386294

5,198497

5,135798

4

8

4

190

200

1

1,386294

1,386294

5,247024

5,298317

5

8

3

181

205

1

1,609438

1,098612

5,198497

5,32301

3

10

4

181

194

0

1,098612

1,386294

5,198497

5,267858

3

8

4

200

218

0

1,098612

1,386294

5,298317

5,384495

5

8

4

176

212

1

1,609438

1,386294

5,170484

5,356586

5

8

5

140

175

0

1,609438

1,609438

4,941642

5,164786

3

10

4

144

154

0

1,098612

1,386294

4,969813

5,036953

5

8

5

136

172

1

1,609438

1,609438

4,912655

5,147494

4

9

5

164

180

0

1,386294

1,609438

5,099866

5,192957

5

10

3

170

180

1

1,609438

1,098612

5,135798

5,192957

1

8

3

169

182

0

0

1,098612

5,129899

5,204007

2

8

4

155

180

1

0,693147

1,386294

5,043425

5,192957

2

8

4

158

185

0

0,693147

1,386294

5,062595

5,220356

2

8

3

156

150

0

0,693147

1,098612

5,049856

5,010635

4

9

4

168

175

0

1,386294

1,386294

5,123964

5,164786

1

10

4

115

143

0

0

1,386294

4,744932

4,962845

2

8

4

116

144

0

0,693147

1,386294

4,75359

4,969813

3

9

3

119

140

0

1,098612

1,098612

4,779123

4,941642

3

8

3

119

132

1

1,098612

1,098612

4,779123

4,882802

2

10

4

125

150

0

0,693147

1,386294

4,828314

5,010635

2

9

4

127

142

1

0,693147

1,386294

4,844187

4,955827

2

8

4

128

150

0

0,693147

1,386294

4,85203

5,010635

1

9

4

129

143

0

0

1,386294

4,859812

4,962845

1

10

4

129

147

0

0

1,386294

4,859812

4,990433

4

10

5

140

170

1

1,386294

1,609438

4,941642

5,135798

1

8

4

113

135

0

0

1,386294

4,727388

4,905275

2

8

4

110

125

1

0,693147

1,386294

4,70048

4,828314

2

10

4

110

129

0

0,693147

1,386294

4,70048

4,859812

1

8

3

109

130

0

0

1,098612

4,691348

4,867534

3

8

4

132

155

0

1,098612

1,386294

4,882802

5,043425

5

10

4

136

160

1

1,609438

1,386294

4,912655

5,075174

3

8

3

132

150

0

1,098612

1,098612

4,882802

5,010635

5

10

4

132

170

1

1,609438

1,386294

4,882802

5,135798

3

8

3

132

155

1

1,098612

1,098612

4,882802

5,043425

2

8

5

132

185

1

0,693147

1,609438

4,882802

5,220356

1

8

4

113

128

0

0

1,386294

4,727388

4,85203

3

8

4

100

131

1

1,098612

1,386294

4,60517

4,875197

1

8

4

80

102

0

0

1,386294

4,382027

4,624973

3

8

3

104

131

0

1,098612

1,098612

4,644391

4,875197

3

8

3

104

125

0

1,098612

1,098612

4,644391

4,828314

1

10

4

107

137

0

0

1,386294

4,672829

4,919981

2

9

3

96

110

0

0,693147

1,098612

4,564348

4,70048

5

10

4

190

210

1

1,609438

1,386294

5,247024

5,347108

2

10

5

195

233

1

0,693147

1,609438

5,273

5,451038

3

9

3

186

220

1

1,098612

1,098612

5,225747

5,393628

4

9

4

180

192

1

1,386294

1,386294

5,192957

5,257495

2

7

4

125

132

0

0,693147

1,386294

4,828314

4,882802

1

7

3

90

115

0

0

1,098612

4,49981

4,744932

5

8

4

203

231

1

1,609438

1,386294

5,313206

5,442418

5

10

3

153

167

0

1,609438

1,098612

5,030438

5,117994

5

5

4

158

172

1

1,609438

1,386294

5,062595

5,147494

2

7

4

146

162

0

0,693147

1,386294

4,983607

5,087596

3

8

4

100

120

0

1,098612

1,386294

4,60517

4,787492

3

10

4

125

132

0

1,098612

1,386294

4,828314

4,882802

4

7

4

159

184

0

1,386294

1,386294

5,068904

5,214936

2

5

3

123

148

1

0,693147

1,098612

4,812184

4,997212

4

8

4

159

173

1

1,386294

1,386294

5,068904

5,153292

3

10

4

100

132

1

1,098612

1,386294

4,60517

4,882802

3

8

5

190

215

0

1,098612

1,609438

5,247024

5,370638

1

7

4

199

220

0

0

1,386294

5,293305

5,393628

3

8

4

139

166

1

1,098612

1,386294

4,934474

5,111988

2

7

5

190

210

1

0,693147

1,609438

5,247024

5,347108

1

8

5

83

120

1

0

1,609438

4,418841

4,787492

1

7

3

98

115

0

0

1,098612

4,584967

4,744932

2

10

4

139

155

1

0,693147

1,386294

4,934474

5,043425

1

8

4

85

106

0

0

1,386294

4,442651

4,663439

4

8

5

146

166

1

1,386294

1,609438

4,983607

5,111988

5

8

4

183

205

1

1,609438

1,386294

5,209486

5,32301

1

7

3

90

115

1

0

1,098612

4,49981

4,744932

3

10

4

146

160

0

1,098612

1,386294

4,983607

5,075174

2

7

3

95

113

0

0,693147

1,098612

4,553877

4,727388

1

8

4

113

115

1

0

1,386294

4,727388

4,744932

1

7

4

113

138

1

0

1,386294

4,727388

4,927254

2

8

4

111

130

0

0,693147

1,386294

4,70953

4,867534

1

7

4

110

129

0

0

1,386294

4,70048

4,859812

1

8

4

128

145

1

0

1,386294

4,85203

4,976734

2

7

4

128

143

1

0,693147

1,386294

4,85203

4,962845

5

10

4

169

180

1

1,609438

1,386294

5,129899

5,192957

5

8

5

190

250

1

1,609438

1,609438

5,247024

5,521461

5

10

5

190

235

1

1,609438

1,609438

5,247024

5,459586

5

8

5

190

260

1

1,609438

1,609438

5,247024

5,560682

1

9

5

127

158

0

0

1,609438

4,844187

5,062595

5

7

4

80

102

0

1,609438

1,386294

4,382027

4,624973

2

8

5

140

175

1

0,693147

1,609438

4,941642

5,164786

1

6

3

87

100

0

0

1,098612

4,465908

4,60517

2

7

3

106

120

0

0,693147

1,098612

4,663439

4,787492

3

7

4

123

150

1

1,098612

1,386294

4,812184

5,010635

4

10

5

189

240

1

1,386294

1,609438

5,241747

5,480639

3

7

4

180

200

1

1,098612

1,386294

5,192957

5,298317

4

6

3

168

164

0

1,386294

1,098612

5,123964

5,099866

2

7

4

120

128

0

0,693147

1,386294

4,787492

4,85203

1

8

4

144

159

1

0

1,386294

4,969813

5,068904

3

10

4

139

160

0

1,098612

1,386294

4,934474

5,075174

2

7

4

132

165

1

0,693147

1,386294

4,882802

5,105945

1

6

4

104

94

1

0

1,386294

4,644391

4,543295

QUAL

lnEXP

lnSCH

lnTAR

lnLP

lpWG

QUAL

1

lnEXP

0,300685

1

lnSCH

-0,02857

0,203177

1

lnTAR

0,266522

0,158869

0,221924

1

lnLP

0,29648

0,549693

0,194809

0,302505

1

lpWG

0,367545

0,566796

0,240222

0,410654

0,944204

1

ВЫВОД ИТОГОВ

Регрессионная статистика

Множественный R

0,955060108

R-квадрат

0,912139809

Нормированный R-квадрат

0,90930561

Стандартная ошибка

0,06885987

Наблюдения

97

Дисперсионный анализ

df

SS

MS

F

Регрессия

3

4,578093015

1,526031005

321,8332892

Остаток

93

0,440976394

0,004741682

Итого

96

5,01906941

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Y-пересечение

0,807401092

0,163012857

4,952990251

3,25854E-06

lnEXP

0,027776475

0,014615743

2,100449018

0,060471656

lnTAR

0,191968168

0,044798066

4,28518877

4,44891E-05

lnLP

0,80739047

0,03561839

22,66779785

1,18496E-39

Значимость F

5,70774E-49

Нижние 95%

Верхние 95%

0,483690189

1,131111995

0,001247466

0,056800415

0,103008177

0,28092816

0,736659477

0,878121463






Аналитическая записка.

  1. Анализ факторов.

Необходимо было выяснить какие факторы влияют на формирование заработной платы рабочих – выпускников ПТУ. Были представлены следующие факторы:

1. EXP - стаж работы рабочего, лет

2. SCH - число классов, оконченных рабочим в средней школе

3. TAR - тарифный разряд, присвоенный рабочему на момент окончания ПТУ

4. QUAL - фиктивная переменная, отражающая прохождение рабочим повышения квалификации (=1, если рабочий проходил повышение квалификации; 0 - если нет)

5. LP - процент выполнения рабочим норм выработки,%

6. WG - заработная плата рабочего, р

Для анализа были представлены данные по 100 рабочим. После проверки данных осталось 97.

При отборе факторов в модели мы выявили, что такие факторы, как – 1) прохождение рабочим повышения квалификации и 2) число классов, оконченных рабочим в средней школе не влияют на результаты. Остальные же факторы влияют на результаты и могут быть включены в уравнение множественной регрессии.

2.Линейная модель множественной регрессии.

4


Похожие работы: