Судебная статистика

Дисциплина Статистика

Заказчик	kochenova.k.d ☆ 0 ✍ 1 ♥ 0
Вид работы	Контрольная
ВУЗ	Санкт-Петербургский архитектурно-строительный университет
Срок	03.06.2017
Преподаватель	Моденов А.К.
Вариант	8
Бюджет	Не определен ₽

Билет № 8
Задача 1: 
Найти в интернете данные судебной статистики и построить модель парной нелинейной регрессии, оценить качество уравнения и среднюю ошибку аппроксимации.

Задача 2: 
На корреляционном поле представлена зависимость общего количества осужденных (S,  тыс. чел) от количества осужденных за хищения и растрату (Р, тыс.чел). Построить доверительный интервал прогноза в предположении, что количество осужденных за хищения и растрату будет увеличено до 11 тыс. чел
       
                  S, тыс.чел
                 6¦              *     
                 5¦                   *
                 4¦         *   *   *
                 3¦    *   *   *   
                 2¦    *
                 1¦    *
               0L------------------------ Р тыс. чел.
                       1   2   3   4   5   

Задача 3
Имеются данные за 10 лет о количестве осужденных на грабеж –Y (тыс. чел.) в зависимости от количества осужденных за кражи - X(тыс. чел.):
 	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011
Y	4	5	5	6	1	5	9	10	2	4
X	2	1	3	2	1	5	4,5	5	5,5	6
На основе приведенных данных построить аналитическую линию регрессии: Yt=a0+a1∙Xt+a2∙t
Задание: 1) Проверить выполнение предпосылки об отсутствии автокорреляции случайных составляющих. 2) Записать корелляционную матрицу случайных составляющих для данной модели. 3) Опишите (не рассчитывая) метод оценки параметров в случае автокорреляции случайных составляющих.


Билет № 5
Задача 1: 
Исследователь установил, что модель имеет следующий вид:
Yi=a·Х1i2 + b·e-Х2i +ui.
Исходные данные приведены в таблице:
i	1	2	3	4
Yi	7	10	4	8
Х1i	5	6	4	1
Х2i	1	2	1	2
Задание: Оценить параметры регрессии (a, b) с помощью МНК.

Задача 2: 
По данным корреляционной матрицы оцените целесообразность включения фактора Х1 в модель после введения в нее факторов Х2 и Х3. (n=30)
Y   X1   X2  X3
      1.0 0.2  0.6 0.5 
            1.0  0.2 0.4
                  1.0  0.1
                         1.0

Задача 3
Найти в интернете данные судебной статистики и проверить критерий Фехнера.