- •Вариант 1 Пример 1
- •Пример 2
- •Вариант 2 Пример 1
- •1.Построить линейное уравнение парной регрессии у по х.
- •2.Расчитать линейный коэффициент парной корреляции, коэффициент детерминации и среднюю ошибку аппроксимации.
- •Пример 1
- •1.Построить линейное уравнение парной регрессии у по х.
- •2.Расчитать линейный коэффициент парной корреляции, коэффициент детерминации и среднюю ошибку аппроксимации.
- •Пример 2
- •Пример 1
- •1.Построить линейное уравнение парной регрессии у по х.
- •2.Расчитать линейный коэффициент парной корреляции, коэффициент детерминации и среднюю ошибку аппроксимации.
- •Пример 2
- •Пример 1
- •1.Построить линейное уравнение парной регрессии у по х.
- •2.Расчитать линейный коэффициент парной корреляции, коэффициент детерминации и среднюю ошибку аппроксимации.
- •Пример 1
- •Пример 2
- •Пример 2
- •Пример 1
- •Пример 2
- •Пример 1
- •Пример 1
Пример 2
По 12 предприятиям региона N приводятся данные за 2013 г. (таблица 2).
Таблица 2 - Исходные данные
№ п/п |
у |
Х1 |
Х2
|
1 |
8,1 |
113,1 |
10,6 |
2 |
15,0 |
48,4 |
7,5 |
3 |
6,1 |
16,4 |
10,3 |
4 |
15,0 |
36,1 |
2,8 |
5 |
23,1 |
72,3 |
12,2 |
6 |
11,7 |
54,2 |
3,3 |
7 |
36,4 |
495,4 |
55,0 |
8 |
14,2 |
64,8 |
11,1 |
9 |
61,4 |
597,7 |
33,6 |
10 |
3,6 |
7,2 |
0,8 |
11 |
11,7 |
24,5 |
4,4 |
12 |
17,0 |
97,9 |
10,6 |
где у - чистый доход, млрд. долл.
Х1- оборот капитала, млрд. долл.
х2- использованный капитал, млрд. долл.
Задание:
1. 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.
Вариант 7
Пример 1
По 12 предприятиям региона N приводятся данные за 2013 г. (таблица 1).
Таблица 1 — Исходные данные
№ п/и |
У |
Х1 |
1 |
3,7 |
3,5 |
2 |
4,7 |
3,6 |
3 |
7,5 |
3,9 |
4 |
7,6 |
4,1 |
5 |
8,1 |
4,2 |
6 |
8,2 |
4,5 |
7 |
9,5
|
5,3 |
8 |
9,5
|
5,5 |
9 |
10,1 |
5,6 |
10 |
10,2 |
6,1 |
11 |
10,1 |
6,3 |
12 |
10,5 |
6,5 |
где у - выработка продукции на одного работника (тыс. руб.);
Х1- удельный вес рабочих высокой квалификации в обшей численности рабочих (%).
Задание:
1.Построить линейное уравнение парной регрессии у по х.
2.Расчитать линейный коэффициент парной корреляции, коэффициент детерминации и среднюю ошибку аппроксимации.
З.Оценить статистическую значимость уравнения регрессии в целом и отдельных параметров регрессии и корреляции с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.
4.Выполнить прогноз выработки продукции на одного работника (у) при прогнозном значении удельного веса рабочих высокой квалификации в обшей численности рабочих (х), составляющем 107% от среднего уровня.
5.Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал.
Пример 2
По 12 предприятиям региона N приводятся данные за 2013 г. (таблица2).
Таблица 2 - Исходные данные
№ п/п |
У |
Х1 |
Х2 |
1 |
7,1 |
37,1 |
8,8 |
2 |
7,9 |
19,2 |
8,4 |
3 |
6,9 |
10,3 |
3,8 |
4 |
7,9 |
15,8 |
10,6 |
5 |
8,8 |
25,8 |
4,6 |
6 |
7,5 |
20,8 |
12,6 |
7 |
10,3 |
142,9 |
1,9 |
8 |
7,8 |
23,7 |
4,2 |
9 |
13,1 |
171,2 |
122,2 |
10 |
6,6 |
7,8 |
3,8 |
11 |
7,5 |
12,6 |
1,7 |
12 |
8,1 |
32,9 |
8,8 |
где у - чистый доход, млрд. долл.
Х1 - оборот капитала, млрд. долл.
Х2 попользованный капитал, млрд. долл.
Задание:
1. 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.
Вариант 8