- •Варианты контрольной работы вариант 1
- •Вариант 2
- •2. Проверить статистическую значимость найденного коэффициента корреляции, принять уровень значимости равным 10% ( ).
- •3. С помощью метода наименьших квадратов (мнк) вычислить оценки теоретических коэффициентов парной линейной регрессии, т.Е. И .
- •Вариант 3
- •2. Проверить статистическую значимость найденного коэффициента корреляции, принять уровень значимости равным 10% ( ).
- •3. С помощью метода наименьших квадратов (мнк) вычислить оценки теоретических коэффициентов парной линейной регрессии, т.Е. И .
- •Вариант 4
- •Вариант 5
- •2. Проверить статистическую значимость найденного коэффициента корреляции, принять уровень значимости равным 4% ( ).
- •3. С помощью метода наименьших квадратов (мнк) вычислить оценки теоретических коэффициентов парной линейной регрессии, т.Е. И .
- •Вариант 6
- •2. Проверить статистическую значимость найденного коэффициента корреляции, принять уровень значимости равным 3% ( ).
- •3. С помощью метода наименьших квадратов (мнк) вычислить оценки теоретических коэффициентов парной линейной регрессии, т.Е. И .
- •Вариант 7
- •2. Проверить статистическую значимость найденного коэффициента корреляции, принять уровень значимости равным 4% ( ).
- •3. С помощью метода наименьших квадратов (мнк) вычислить оценки теоретических коэффициентов парной линейной регрессии, т.Е. И .
- •Вариант 8
- •2. Проверить статистическую значимость найденного коэффициента корреляции, принять уровень значимости равным 2% ( ).
- •3. С помощью метода наименьших квадратов (мнк) вычислить оценки теоретических коэффициентов парной линейной регрессии, т.Е. И .
- •Вариант 9
- •2. Проверить статистическую значимость найденного коэффициента корреляции, принять уровень значимости равным 4% ( ).
- •3. С помощью метода наименьших квадратов (мнк) вычислить оценки теоретических коэффициентов парной линейной регрессии, т.Е. И .
- •Вариант 10
- •Вариант 11
- •Вариант 12
- •2. Проверить статистическую значимость найденного коэффициента корреляции, принять уровень значимости равным 3% ( ).
- •3. С помощью метода наименьших квадратов (мнк) вычислить оценки теоретических коэффициентов парной линейной регрессии, т.Е. И .
Вариант 12
(первая буква фамилии Э, Ю, Я)
По 17 регионам имеются данные о среднедушевом денежном доходе населения в месяц ( , тыс. руб.) и числе собственных легковых автомобилей на 1000 человек населения на конец года ( , шт.). Данные представлены в таблице:
Номер региона |
Х, тыс. руб. |
Y, шт. |
1 |
9,404 |
185 |
2 |
7,598 |
155 |
3 |
7,096 |
165 |
4 |
8,53 |
205 |
5 |
5,693 |
140 |
6 |
9,292 |
189 |
7 |
7,711 |
164 |
8 |
8,613 |
173 |
9 |
9,612 |
203 |
10 |
14,481 |
261 |
11 |
7,183 |
179 |
12 |
8,115 |
193 |
13 |
8,437 |
203 |
14 |
8,592 |
175 |
15 |
8,6 |
183 |
16 |
8,373 |
195 |
17 |
9,811 |
193 |
Предполагается, что признаки имеют нормальный закон распределения.
Задание
1. Выявить наличие линейной корреляционной зависимости между величиной среднедушевых доходов населения региона (Х, тыс. руб.) и числом собственных легковых автомобилей на 1000 человек населения региона (Y, шт.). Построить корреляционное поле. Вычислить значение выборочного линейного коэффициента корреляции .
2. Проверить статистическую значимость найденного коэффициента корреляции, принять уровень значимости равным 3% ( ).
3. С помощью метода наименьших квадратов (мнк) вычислить оценки теоретических коэффициентов парной линейной регрессии, т.Е. И .
4. Проверить статистическую значимость полученных оценок и при 3%-ом уровне значимости, используя критерий Стьюдента (t-критерий). Дать их экономическую интерпретацию.
5. Рассчитать показатели качества регрессии: коэффициент детерминации , , , . Проверить качество уравнения парной регрессии (значимость построенной модели), используя критерий Фишера – Снедекора ( - критерий). Уровень значимости принять равным 3% ( ).
6. Построить интервальные оценки теоретических коэффициентов регрессии и (с надёжностью 97%, ). Дать экономическую интерпретацию полученных оценок.
7. С надёжность 97% построить интервальную оценку числа собственных автомобилей на 1000 чел. населения региона, если среднедушевой доход населения в месяц составит 12 тыс. руб. Сделать экономический вывод.
8. На корреляционном поле построить эмпирическую линию регрессии.
