Ekonometrika Stata dasturida ishlash

Ekonometrika

Stata dasturida ishlash

Ek_3.19 Saidova Hilola

Kokand_2022

Ushbu tanlab olgan data faylimizga qisqacha tarif berib otamiz va bu buyuriqni biz desciribtion(desc) orqali amalga oshiramiz

q; pivo istemol qilish eng kamida 56% tashkil etadi va eng kami 44 % tashkil etadi. Bu ko`rsatkich maxsimum 81% gacha bo`lishi mumkin(kuzatuvchilarga nisbatan) biz bu ma`lumotlarni summarize(sum)buyurig`I bilan oldik.

Data fayl: beer.dta

• Model:
• Liner
• Liner Log
• Log Liner
• Log Log

Beer.dta

Dastlab 4ta modelda korellatsiya regressiya usulini amalga oshirish va optimal bo`lgan modelni tanlab olish

Liner model:R^2=0.82 F=28.89 P>F 0.0000 P>0.05 dan yuqori bo`lganligi uchun bu model ahamyatli.

Liner log model: R^2=0.85 F= 38.07 P>F 0.0000 P>0.05 dan yuqori bo`lganligi uchun bu model ahamyatli.

Log Log model: R^2=0.82 F=29.54 P>F Ahamiyatlik

Ko`rib chiqan modellarimizdan eng ishonchlisini tanlab oldik Liner log model: R^2=0.85 F= 38.07

Kuzatuvchilar 30ta, O`zgaruvchilar 5ta bu yerda : q: litres of beer consumed= pivo iste`mol qilish litrda pb: price of beer ($)=pivo narxi ($) pl: price of other liquor ($)=boshqa ichimliklar narxi ($) pr: price of remaining goods and services (an index)=qolgan tovarlar va xizmatlar narxi (indeks) i: income ($)=daromad ($)

Modelimizni korrelatsiyasini va uni axamiyatlilik ko`rsatkichi bilan olishimiz uchun pwcorr, sig buyurig`I bilan olamiz. Bizda xamma korsatkichlarimiz ahamiyatlik chiqdi va bulat teskari va kuchli bog`lanishlik ozgaruvchilarni tanlab olib olamiz. Bular : pb, pl, I shular yordamida liner log modeli orqali regressiya amalga oshiramiz.

Regressiyani amalga oshirdik: bu yerda R^2=0.85 F= 38.07.

Xulosa: Modelimizda agar bir litr pivo istemol qilinsa bu pivo narxini -64.7% tushurishi va 12.6% ko`tarilishi mumkin. Boshqa ichimliklarning iste`moli pivalyu qiymatimizdan oshib ketgani sababli bu o`zgaruvchimiz ahamyatsiz bo`lib qoldi. Boshqa tavarlar va xizmatlar narxi 1% ga oshsa bu piva iste`moli 13% gacha tushishi va 4% ga ko`tarilishi mumkin. Daromatning 1% ga oshishi piva istemolini 57% ga tushirishi va 22%ga kotarilishi mumkin.

Pivo iste`moli va daromad orasida bog`lig`lik grafikda ko`rinishi

twoway(scatter q li) ( lfit q li)

Modelimizni biz topgan qiymatini hisoblangan qiymatini topishimiz uchun predict yhat,xb va uning qoldiqlarini toppish uchun predict ehat, res buyurig`idan foydalanamiz

Qoldiqlarni to`g`ri taqsimlanganini grafigini olish uchun hist ehat, norm buyurig`i orqali olamiz

Qoldiq tog`ri taqsimlanmagan chunki grafigimizda bir chegarasi -10 da ikkincisi ceksizlikka qarab ketgan shuning uchun to`g`ri taqsimlanmagan.

E’tiboringiz uchun raxmat