Сделать заказ
Ваши преимущества

Вы сами выбираете эксперта

Цены ниже на 30%

Можно заказывать без предоплаты

Более 20 вариантов оплаты

Сотни квалифицированных экспертов

Построить линейную модель множественной регрессии

Дисциплина Эконометрика
Вид работыКонтрольная
ВУЗУПИ
Дата14.10.2015
ПреподавательКасьянов В.А.
Вариант1

Готовая работа

582.zip 39.75 kb200
Задача 1. По территориям региона приводятся данные за 199X г. (см. таблицу своего варианта).
Номер региона	Среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного. руб..  
Среднедневная заработная плата. руб..  

1	81	124
2	77	131
3	85	146
4	79	139
5	93	143
6	100	159
7	72	135
8	90	152
9	71	127
10	89	154
11	82	127
12	111	162

Требуется:
1.	Построить линейное уравнение парной регрессии y от x.
2.	Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и среднюю ошибку аппроксимации.
3.	Оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.
4.	Выполнить прогноз заработной платы y при прогнозном значении среднедушевого прожиточного минимума x. составляющем 107% от среднего уровня.
5.	Оценить точность прогноза. рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал.
6.	На одном графике построить исходные данные и теоретическую прямую.

Задание 2.
Множественная регрессия и корреляция.
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(%) 
Требуется :
1.	Построить линейную модель множественной регрессии. Записать стандартизированное уравнение множественной регрессии. На основе стандартизированных коэффициентов регрессии и средних коэффициентов эластичности ранжировать факторы по степени их влияния на результат.
2.	Найти коэффициенты парной. частной и множественной корреляции. Проанализировать их.
3.	Найти скорректированный коэффициенты парной. частной и множественной детерминации. Сравнить его с нескорректированным (общим) коэффициентом детерминации.
4.	С помощью F- критерия Фишера оценить статистическую надежность уравнения регрессии и коэффициента детерминации R2.
5.	С помощью частных F- критериев Фишера оценить целесообразность включения в уравнение множественной регрессии фактора x1 после x2 и фактора x2 после x1.
6.	Составить уравнение линейной парной регрессии. оставив лишь один значащий фактор.
Исходные данные (таблица 2.1)
Номер предприятия	y	x1	x2
1	6	3.6	9
2	6	3.6	12
3	6	3.9	14
4	7	4.1	17
5	7	3.9	18
6	7	4.5	19
7	8	5.3	19
8	8	5.3	19
9	9	5.6	20
10	10	6.8	21
11	9	6.3	21
12	11	6.4	22
13	11	7	24
14	12	7.5	25
15	12	7.9	28
16	13	8.2	30
17	13	8	30
18	13	8.6	31
19	14	9.5	33
20	14	9	36
Как купить готовую работу
Отзывы
Пользовательское соглашение Вэбмастерам