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)
Готовая работа содержит два файла: MS Word и MS Excel
Тема 1. Линейная парная регрессия.
Задача. По территориям региона приводятся данные за 201X г. (см. таблицу своего варианта).
Требуется:
- Построить линейное уравнение парной регрессии y от x.
- Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и коэффициент детерминации.
- Рассчитать среднюю ошибку аппроксимации.
- Оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.
- Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал.
- Рассчитайте эластичность
- На одном графике построить исходные данные и теоретическую прямую.
Номер региона | Среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного, руб., x | Среднедневная заработная плата, руб., y |
1 | 75 | 133 |
2 | 78 | 125 |
3 | 81 | 129 |
4 | 93 | 153 |
5 | 86 | 140 |
6 | 77 | 135 |
7 | 83 | 141 |
8 | 94 | 152 |
9 | 88 | 133 |
10 | 99 | 156 |
11 | 80 | 124 |
12 | 112 | 156 |
Тема 2. Множественная регрессия.
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.
- 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.
- Проверить уравнение линейной парной регрессии
Номер предприятия | y | x1 | x2 | Номер предприятия | y | x1 | x2 |
1 | 7 | 3,8 | 11 | 11 | 10 | 6,8 | 21 |
2 | 7 | 3,8 | 12 | 12 | 11 | 7,4 | 23 |
3 | 7 | 3,9 | 16 | 13 | 11 | 7,8 | 24 |
4 | 7 | 4,1 | 17 | 14 | 12 | 7,5 | 26 |
5 | 7 | 4,6 | 18 | 15 | 12 | 7,9 | 28 |
6 | 8 | 4,5 | 18 | 16 | 12 | 8,1 | 30 |
7 | 8 | 5,3 | 19 | 17 | 13 | 8,4 | 31 |
8 | 9 | 5,5 | 20 | 18 | 13 | 8,7 | 32 |
9 | 9 | 6,1 | 20 | 19 | 13 | 9,5 | 33 |
10 | 10 | 6,8 | 21 | 20 | 14 | 9,7 | 35 |
Тема 3. Временные ряды
Задача. Имеются условные данные об объемах потребления электроэнергии
(yt) жителями региона за 16 кварталов.
Требуется:
- Построить аддитивную модель временного ряда (для нечетных вариантов) или мультипликативную модель временного ряда (для четных вариантов).
- Сделать прогноз на 2 квартала вперед.
Варианты 7, 8
t | yt | t | yt |
1 | 5,5 | 9 | 8,3 |
2 | 4,8 | 10 | 5,4 |
3 | 5,1 | 11 | 6,4 |
4 | 9,0 | 12 | 10,9 |
5 | 7,1 | 13 | 9,0 |
6 | 4,9 | 14 | 6,6 |
7 | 6,1 | 15 | 7,5 |
8 | 10,0 | 16 | 11,2 |