1,500.00₽ 800.00₽
Чтобы узнать наличие других готовых вариантов или заказать авторское
решение Вашей работы со скидкой – перейдите по кнопке “Купить” и
нажмите “Связаться” (указывайте артикул работы)
ВАРИАНТ 5
Задача 1. По территориям региона приводятся данные за 199X г.
Требуется:
- Построить линейное уравнение парной регрессии y от x.
- Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и среднюю ошибку аппроксимации.
- Оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.
- Выполнить прогноз заработной платы y при прогнозном значении среднедушевого прожиточного минимума x, составляющем 107% от среднего уровня.
- Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал.
- На одном графике построить исходные данные и теоретическую прямую.
Вариант 5
Номер региона | Среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного, руб., x | Среднедневная заработная плата, руб., y |
1 | 79 | 134 |
2 | 91 | 154 |
3 | 77 | 128 |
4 | 87 | 138 |
5 | 84 | 133 |
6 | 76 | 144 |
7 | 84 | 160 |
8 | 94 | 149 |
9 | 79 | 125 |
10 | 98 | 163 |
11 | 81 | 120 |
12 | 115 | 162 |
2 задача
По 20 предприятиям региона изучается зависимость выработки продукции на одного работника y (тыс. руб.) от ввода в действие новых основных фондов x1 (% от стоимости фондов на конец года) и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих x2 (%) (смотри таблицу своего варианта).
Требуется:
- Построить линейную модель множественной регрессии. Записать стандартизованное уравнение множественной регрессии. На основе стандартизованных коэффициентов регрессии и средних коэффициентов эластичности ранжировать факторы по степени их влияния на результат.
- Найти коэффициенты парной, частной и множественной корреляции. Проанализировать их.
- Найти скорректированный коэффициент множественной детерминации. Сравнить его с нескорректированным (общим) коэффициентом детерминации.
- С помощью F–критерия Фишера оценить статистическую надежность уравнения регрессии и коэффициента детерминации R2yx1x2.
- С помощью частных F-критериев Фишера оценить целесообразность включения в уравнение множественной регрессии фактора x1 после x2 и фактора x2 после x1.
- Составить уравнение линейной парной регрессии, оставив лишь один значащий фактор.
Вариант 5
Номер предприятия | y | x1 | x2 | Номер предприятия | y | x1 | x2 |
1 | 7 | 3,6 | 9 | 11 | 10 | 6,3 | 21 |
2 | 7 | 3,6 | 11 | 12 | 11 | 6,9 | 23 |
3 | 7 | 3,7 | 12 | 13 | 11 | 7,2 | 24 |
4 | 8 | 4,1 | 16 | 14 | 12 | 7,8 | 25 |
5 | 8 | 4,3 | 19 | 15 | 13 | 8,1 | 27 |
6 | 8 | 4,5 | 19 | 16 | 13 | 8,2 | 29 |
7 | 9 | 5,4 | 20 | 17 | 13 | 8,4 | 31 |
8 | 9 | 5,5 | 20 | 18 | 14 | 8,8 | 33 |
9 | 10 | 5,8 | 21 | 19 | 14 | 9,5 | 35 |
10 | 10 | 6,1 | 21 | 20 | 14 | 9,7 | 34 |
3 задача
Даны системы эконометрических уравнений.
Требуется
- Применив необходимое и достаточное условие идентификации, определите, идентифицируемо ли каждое из уравнений модели.
- Определите метод оценки параметров модели.
- Запишите в общем виде приведенную форму модели.
Модель денежного и товарного рынков:
Где R – процентные ставки; Y – реальный ВВП; M – денежная масса; I – внутренние инвестиции; G– реальные государственные расходы.
4 задача
Имеются условные данные об объемах потребления электроэнергии (yt) жителями региона за 16 кварталов.
Требуется:
- Построить автокорреляционную функцию и сделать вывод о наличии сезонных колебаний.
- Построить аддитивную модель временного ряда (для нечетных вариантов) или мультипликативную модель временного ряда (для четных вариантов).
- Сделать прогноз на 2 квартала вперед.
Варианты 5, 6
t | yt | t | yt |
1 | 5,3 | 9 | 8,2 |
2 | 4,7 | 10 | 5,5 |
3 | 5,2 | 11 | 6,5 |
4 | 9,1 | 12 | 11,0 |
5 | 7,0 | 13 | 8,9 |
6 | 5,0 | 14 | 6,5 |
7 | 6,0 | 15 | 7,3 |
8 | 10,1 | 16 | 11,2 |