Эконометрика Вариант 3 (3 задания) Южно-Уральский институт управления и экономики (Челябинск)
Задача 1
Дана зависимость между признаками X и Y.
Необходимо:
1. произвести все необходимые;
2. построить эмпирические линии регрессии и сделать первоначальные выводы о форме корреляционной связи;
3. определить величину коэффициента линейной корреляции и сделать выводы о форме корреляционной зависимости;
4. найти значение корреляционного отношения и сделать выводы о тесноте корреляционной связи;
5. с вероятностью 0,95 проверить гипотезу о статистической значимости эмпирических данных;
6. установить вид уравнения регрессии y на x и x на y в предположе-нии прямой (расчет коэффициентов произвести двумя способами) регрессионной моделей;
7. с помощью величины средней ошибки аппроксимации и индекса детерминации оценить точность линейной модели;
8. произвести прогноз значения y по заданному значению x и спрогнозировать величину x по y.
х/y 1,3 2,3 3,3 4,3 5,3
2,5 1 5 6
12,5 7 3 10
22,5 2 4 6
32,5 6 6
42,5 10 2 12
10 10 11 4 5 40
x=1,1, y=50,4
Задача 2
Дана зависимость между признаками.
Необходимо:
1. вычислить множественный коэффициент корреляции и сделать выводы о форме и силе корреляционной зависимости;
2. с помощью F – критерия Фишера с вероятностью 0,95 оценить статистическую значимость эмпирических данных;
3. вычислить значение общего индекса детерминации;
4. двумя способами получить уравнение линейной модели множественной регрессии;
5. по величине средней ошибки аппроксимации оценить точность линейной модели;
6. подсчитать дельта – коэффициенты;
7. найти значения коэффициентов эластичности;
8. исключить из модели один из факторных признаков и перейти к модели с парной регрессией.
у х1 х2
11,3 0,07 1,6
14,2 0,06 1,7
13,6 0,08 1,9
14,3 0,09 2,3
15,1 0,12 2,1
Задача 3
Деятельность предприятия в 2019 году характеризовалась данными, помещенными в таблицу:
Месяц yt
Январь 25
Февраль 20
Март 35
Апрель 40
Май 42
Июнь 35
Июль 30
Август 25
Сентябрь 150
Октябрь 200
Ноябрь 210
Декабрь 215
Уровень y – число принятых на работу, чел.
Необходимо:
1. Произвести все необходимые вычисления;
2. Построить линейную, параболическую и показательную функции тренда (результаты представить графически);
3. Найти индексы сезонности.
4. Построить модель неслучайной составляющей в виде
а) произведения функции тренда и индексов сезонности (результаты представить графически),
б) тригонометрического ряда (m= 1, 2, 3) (результаты представить графически);
5. Оценить точность построенных моделей неслучайной составляющей;
6. По наиболее точной модели осуществить прогноз своего показателя на январь, февраль и март 2020 года.
Содержание
Задача 1 3
Задача 2 12
Задача 3 21
Список использованных источников 36
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 2020 году, принята преподавателем без замечаний.
Пример оформления задач для общего представления о качестве приобретаемой работы можно посмотреть в прикрепленном демо-файле.
Расчеты выполнены достаточно подробно. Все расчеты сопровождены формулами, пояснениями и выводами. Объем работы 36 стр. TNR 14, интервал 1,5.
