12 вариант
Задание 1. Линейная парная регрессия
Построить требуемое уравнение регрессии. Вычислить коэффициент детерминации, коэффициент эластичности, бета коэффициент и дать их смысловую нагрузку в терминах задачи. Проверить адекватность уравнения с помощью F теста.
Найти дисперсии оценок и 95% доверительные интервалы для параметров регрессии. Данные взять из таблицы. Найти прогнозируемое значение объясняемой переменной для некоторого значения объясняющей переменной, не заданной в таблице.
Размер площади
115 190 160 145 155 195 120 120 220 170 Суточная выручка 110 240 180 180 130 240
130 135 260 190
Построить уравнение линейной регрессии суточной выручки магазина (в тыс. руб.) от размера торговой площади.
Задание 2. Линейная множественная регрессия
Построить требуемое уравнение регрессии. Вычислить коэффициент детерминации, частные коэффициенты эластичности, частные бета коэффициенты и дать их смысловую нагрузку в терминах задачи. Проверить адекватность уравнения с помощью F теста. Найти оценку матрицы ковариаций оценок параметров регрессии и 95% доверительные интервалы для параметров регрессии. Проверить наличие мультиколлинеарности в модели. Данные взять из таблицы.
Энерговооруженность
77 95 88,4 77 57,8 82,1 96,8
Производительность труда 18 16,5 15 17,5 15,6 17,5 17,1
Себестоимость 16,4 18,6 19 21,7 16 17 16,4
Построить уравнение линейной регрессии себестоимости единицы товара (в сотнях руб.) от количества вложенных в производство средств (млн. руб.) и производительности труда (дет/час).
Задание 3. Введение в анализ временных рядов
Проверить ряд на наличие тренда. Сгладить ряд методом простой скользящей средней (m = 3), экспоненциальным сглаживанием a = 0,3; a = 0,8. Построить исходный и сглаженные ряды. На основании построенных рядов определить вид трендовой модели. Построить трендовую модель. Сделать прогноз изучаемого признака на два шага вперед.
Дан ряд: 85; 80; 77; 75; 72; 71; 68; 66; 65; 63; 60; 59; 55; 55; 53; 52; 51; 49; 48; 45
85 80 77 75 72 71 68 66 65 63 60 59 55 55 53 52 51 49 48 45