1. Найти уравнение линейной регрессии. Интерпретировать параметр b.
2. Оценить тесноту и направление связи между переменными с помощью коэффициента корреляции;
3. Оценить статистическую значимость:
а) Уравнения в целом
b) Параметров регрессии
4. Оценить качество модели с помощью средней ошибки аппроксимации
5. Построить эмпирическую и теоретическую линию регрессии.
6. Найти прогнозное значение Y при увеличении прогнозного значения X на 10% от своего среднего значения.
После выполнения всех пунктов выполнить команду Данные - Анализ данных - Регрессия. Сверить полученные данные, рассчитанные вручную, с автоматическим расчётом.
Среднемесячная заработная плата и выплаты соц.характера, тыс. руб.
Х Среднемесячные потребительские расходы на душу населения (тыс. руб.), У
3,0 5,5
3,6 6,0
3,5 5,5
4,0 6,5
4,5 8,0
5,0 8,0
3,5 6,5
4,0 7,0
4,5 8,5
5,0 6,5
Среднемесячная заработная плата одного работающего, тыс. руб.
Х Средняя стоимость аренды 1 к. кв. (тыс. руб.), У
9,0 3,0
10,0 4,0
11,5 4,5
9,5 3,0
12,0 4,5
10,5 4,0
11,0 5,0
12,0 5,0
8,5 2,5
10,0 3,0
Среднедневная заработная плата на одного работающего, тыс. руб.
Х Среднедневные расходы на покупку непродовольственных товаров (тыс. руб.), У
4,50 2,50
5,20 3,00
3,80 2,20
7,30 4,00
6,50 3,50
5,50 3,20
5,80 3,20
8,00 4,50
5,70 3,10
4,50 2,60
Не подошли данные? Другой вариант? Не проблема! Напишите мне, оформите заказ и в течение 1-5 дней (в зависимости от загруженности) я выполню вашу работу.
Работа была выполнена в 2024 году, принята преподавателем без замечаний.
Пример оформления задач для общего представления о качестве приобретаемой работы можно посмотреть в моем профиле (образцы решений).
Расчеты выполнены достаточно подробно. Все расчеты сопровождены формулами, пояснениями, выводами. Формулы и расчеты аккуратно набраны в microsoft equation.
В демо-файле прикреплен файл с рекомендациями. по которым выполнялись работы.
Если есть вопросы по работе, то пишите в ЛС.