Залежність ціни авто від пробігу, об’єму двигуна та віку експлуатації презентация

Содержание

Слайд 2

Продаж б/у автомобілів

Продаж б/у автомобілів

Слайд 3

Опис моделі Рівняння регресії: Y = 149,6 -1,824x1 rxy2 =

Опис моделі

Рівняння регресії:
Y = 149,6 -1,824x1

rxy2 = 0,474

rxy =
-0,6887

Ᾱ =
13,38%

Fфакт

= 9,913

Fфакт (9,913) > Ftabl (4,84)

Слайд 4

Оцінки значущості Fфакт = 9,913 Fфакт (9,913) > Ftabl (4,84)

Оцінки значущості

Fфакт = 9,913

Fфакт (9,913) > Ftabl (4,84)

ta = 16,62

tb =
-3,15

trxy = -3,15

 

Слайд 5

169,47 -3,1 Довірчі інтервали оцінок: Довірчі інтервали регресії 78,70

169,47< Ya < 129,84
-3,1 < Yb < -0,55

Довірчі інтервали оцінок:

 

Довірчі

інтервали регресії
78,70< Yp < 174,22
Слайд 6

Теоретична пряма

Теоретична пряма

Слайд 7

Рівняння множинної регресії: Y = 104,68 -2,069x1 + 11,79x2 Коефіцієнти еластичності: Е1= -0,192 Е2 = 0,374

Рівняння множинної регресії:
Y = 104,68 -2,069x1 + 11,79x2

 

Коефіцієнти еластичності:

Е1=
-0,192

Е2

=
0,374
Слайд 8

Коефіцієнти парної, частинної та множинної кореляції

Коефіцієнти парної, частинної та множинної кореляції

Слайд 9

R2 = 0,518 Нескоригований коефіцієнт детермінації Скоригований коефіцієнт детермінації Fфакт

 

R2 = 0,518

Нескоригований коефіцієнт детермінації

Скоригований коефіцієнт детермінації

Fфакт = 7,47

Fфакт

(7,47) > Ftabl (3,89)
Слайд 10

Включення факторів у рівняння множинної регресії Fчастк,х1 = 5,46 Fчастк,х2

Включення факторів у рівняння множинної регресії

Fчастк,х1 = 5,46

Fчастк,х2 =

0,61

Fфакт (5,46) > Ftabl (3,89)

Fфакт (0,61) < Ftabl (3,89)

Рівняння парної регресії
Y = 149,65 – 1,82x1

Слайд 11

Збір даних для дослідження на мультиколінеарність

Збір даних для дослідження на мультиколінеарність

Слайд 12

Кореляційна матриця r = det r = 0,261 χ2= 13,64

Кореляційна матриця

 

r =

det r = 0,261

χ2=
13,64

Слайд 13

Дослідження мультиколінеарності F1 = 14,04 F2 = 0,62 F3 = 15,99

Дослідження мультиколінеарності

F1 = 14,04

F2 =
0,62

F3 = 15,99

 

Слайд 14

Дослідження зв’язку між ознаками r123 = -0,179 r132 = 0,860

Дослідження зв’язку між ознаками

r123 = -0,179

r132 = 0,860

r231

= 0,349

t23 = 1,180

t13 = 5,349

t12 =
-0,579

 

Слайд 15

Виявлення та усунення гетероскедастичності Перша економетрична модель: Y = 106,82

Виявлення та усунення гетероскедастичності

Перша економетрична модель:
Y = 106,82 + 18,958x1 –

12,54x2

Друга економетрична модель:
Y = 125,18 – 0,298x1 – 0,45x2

S1 = 417,38

S2 = 322,68

Сума квадратів залишків

R (0,773) < Ftabl (4,05)

R = 0,773

Слайд 16

Ідентифікація моделі

Ідентифікація моделі

Слайд 17

Оцінка параметрів моделі на основі методу Ейткена R2 = 0,559

Оцінка параметрів моделі на основі методу Ейткена

R2 = 0,559

R = 0,748

όu2

= 17,31

â1 = 7,91

â2 = -2,01

Економетрична модель ціни на автомобіль:
Y = 120,66 + 7,91x1 – 2,01x2

Слайд 18

Стандартні помилки оцінок параметрів

Стандартні помилки оцінок параметрів

Слайд 19

Довірчі інтервали оцінок:

Довірчі інтервали оцінок:

Слайд 20

Кореляційне поле курсу долара

Кореляційне поле курсу долара

Слайд 21

Корелограма

Корелограма

Слайд 22

Графіки фактичних і теоретичних значень рівнів часового ряду

Графіки фактичних і теоретичних значень рівнів часового ряду

Слайд 23

Адитивна модель Якість моделі Прогноз 61,55% F17 = 804,57 F18 = 806,54

Адитивна модель

Якість моделі

Прогноз

61,55%

F17 = 804,57

F18 = 806,54

Слайд 24

Економетрична модель ціни на автомобіль: Дослідження автокореляції dн ≤ dв ≤ DW

Економетрична модель ціни на автомобіль:

Дослідження автокореляції

dн ≤ dв ≤ DW

Имя файла: Залежність-ціни-авто-від-пробігу,-об’єму-двигуна-та-віку-експлуатації.pptx
Количество просмотров: 70
Количество скачиваний: 0