Вариант 5 - контрольная по Эконометрике
Лабораторная работа №1 «Корреляционный анализ»
Вариант 5. Исследовать корреляционную зависимость валового дохода Y торговых предприятий (млн р.), стоимости их основных Х1 (млн р.) и оборотных Х2 (млн р.) средств по приведенным в таблице данным по 20 предприятиям.
Содержание лабораторной работы.
1. Ввод выборочных данных для исследования корреляционной зависимости совокупности величин Х1,Х2, … ,Хр.
2. Построение матрицы выборочных коэффициентов корреляции и оценка наличия и тесноты линейной корреляционной зависимости между парами величин.
3. Проверка значимости наибольшего по модулю коэффициента корреляции при уровне значимости a= 0,05.
4. Построение доверительного интервала надежности g = 1 — a для генерального коэффициента корреляции r между наиболее тесно связанными величинами заданной совокупности.
5. Нахождение выборочного коэффициента множественной корреляции R1/2,…р и выборочного множественного коэффициента детерминации R2=(R1/1,…р)2.
6. Построение матрицы выборочных частных коэффициентов корреляции и оценка «очищенной» корреляционной зависимости X1 с другими величинами совокупности.
7. Общее заключение о корреляционной зависимости исследуемых величин.
____________
Лабораторная работа №2 «Парная линейная регрессия»
Вариант 5. Построить линейную регрессионную зависимость расходов на питание Y (доллары) от личного дохода Х (доллары) по данным США за 1972-1983 годы, приведенным в таблице.
Содержание лабораторной работы.
1.Ввести выборочные данные и построить диаграмму рассеяния.
2. Оценить параметры уравнения парной линейной регрессии.
3. Проверить значимость коэффициента корреляции, параметров уравнения регрессии и самого уравнения регрессии при уровне значимости a = 0,05.
4. Оценить точность построенной модели. Построить 95%-й доверительный интервал для дисперсии s2 ошибки регрессии.
5. Построить точечные н интервальные, надежности g = 0,95. прогнозы среднего зависимой переменной для выборочных значений независимой переменной. Построить линию регрессии и 95%-е доверительные кривые.
6. Дать общее заключение об оцененной модели и ее интерпретацию.
