По имеющимся данным, представленным в таблице 3, получена матрица парных коэффициентов корреляции (таблица 4). Запишите уравнение

		Экономика
		Решение задачи
		18 февраля 2021
		Выполнен, номер заказа №17392
		Прошла проверку преподавателем МГУ
		245 руб.

По имеющимся данным, представленным в таблице 3, получена матрица парных коэффициентов корреляции (таблица 4). Запишите уравнение многофакторной регрессии и определите для нее минимальный объем выборки. Дайте экономическую интерпретацию полученной модели. Если известно, что 2. Укажите, какие фиктивные переменные использованы в модели. 3. Проверьте факторы на мультиколлинеарность и устраните её. 4. Запишите новое уравнение многофакторной регрессии, после устранения мультиколлинеарности.

РЕШЕНИЕ

1 Число факторов, включаемых в модель, а число свободных членов в уравнении минимальный объем выборки Уравнение регрессии: Экономическая интерпретация полученной модели Квартиры в районе А стоят на 35% дешевле, чем в В. При увеличении количества комнат на 1 стоимость квартиры возрастает на 1,245 тыс. долл. При увеличении общей площади на 1 м2 стоимость квартиры возрастает на 0,195 тыс. долл. При увеличении жилой площади на 1 м 2 стоимость квартиры возрастает на 0,795 тыс. долл. При увеличении площади кухни на 1 м 2 стоимость квартиры увеличивается на 0,095 тыс. долл.. Квартиры на средних этажах стоят на 24% дороже, чем на крайних. Квартиры в кирпичных домах стоят на 24% дороже, чем в панельных, при увеличении срока сдачи дома на 1 мес стоимость квартиры уменьшается на 0,395 тыс. долл. 2. Переменные (район, где расположена строящаяся квартира), (тип дома) являются фиктивными 3. Проверим факторы на мультиколлинеарность. Мультиколлинеарная зависимость присутствует, если выполняется условие по коэффициенту парной корреляции: Это условие выполняется для факторов: Нашли мультиколлинеарные факторы. Для их устранения используется метод исключения переменных. Будем поочередно исключать факторы, имеющие наименьшее значение Исключаем т.к. Исключаем т.к. Таким образом, после удаления мультиколлинеарных факторов исходное уравнение регрессии примет вид: