Задача №1
По территориям региона приводятся данные за 199X г. (р1 – число букв в полном имени (7), р2 – число букв в фамилии (8)).
Таблица 1
Исходные данные
|
Номер региона
|
Среднедушевой прожиточный минимум в день на одного трудоспособного, руб. x
|
Среднедневная заработная плата, руб. y
|
|
1
|
78+р1
|
133+р2
|
|
2
|
80+р2
|
148
|
|
3
|
87
|
135+р1
|
|
4
|
79
|
154
|
|
5
|
106
|
157+р1
|
|
6
|
106+р1
|
195
|
|
7
|
67
|
139
|
|
8
|
98
|
158+р2
|
|
9
|
73+р2
|
152
|
|
10
|
87
|
162
|
|
11
|
86
|
146+р2
|
|
12
|
110+р1
|
173
|
Требуется:
- Построить линейное уравнение парной регрессии y по x.
- Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции, коэффициент детерминации и среднюю ошибку аппроксимации.
- Оценить значимость уравнения регрессии в целом и отдельных параметров регрессии и корреляции с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.
- Выполнить прогноз заработной платы при прогнозном значении среднедушевого прожиточного минимума x, составляющем 107% от среднего уровня.
- Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал.
- На одном графике отложить исходные данные и теоретическую прямую.
- Проверить вычисления в MS Excel.
Задача №2
По 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 (%) (p1 – число букв в полном имени, р2 – число букв в фамилии).
Таблица 3
Исходные данные
|
№ предприятия
|
y
|
x1
|
x2
|
№ предприятия
|
y
|
x1
|
x2
|
|
1
|
7,0
|
3,6+0,1p1
|
11,0
|
11
|
9,0
|
6,0+0,1 p2
|
21,0
|
|
2
|
7,0
|
3,7
|
13,0
|
12
|
11,0
|
6,4
|
22,0
|
|
3
|
7,0
|
3,9
|
15,0
|
13
|
9,0
|
6,9
|
22,0
|
|
4
|
7,0
|
4,0
|
17,0
|
14
|
11,0
|
7,2
|
25,0
|
|
5
|
7,0
|
3,8+0,1 p1
|
18,0
|
15
|
12,0
|
8,0– p2
|
28,0
|
|
6
|
7,0
|
4,8
|
19,0
|
16
|
12,0
|
8,2
|
29,0
|
|
7
|
8,0
|
5,3
|
19,0
|
17
|
12,0
|
8,1
|
30,0
|
|
8
|
8,0
|
5,4
|
20,0
|
18
|
12,0
|
8,6
|
31,0
|
|
9
|
8,0
|
5,6–0,1 p1
|
20,0
|
19
|
14,0
|
9,6
|
32,0
|
|
10
|
10,0
|
6,8
|
21,0
|
20
|
14,0
|
9,0+0,1 p2
|
36,0
|
Требуется:
- 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.
- Найти коэффициенты парной, частной и множественной корреляции. Проанализировать их.
- Найти скорректированный коэффициент множественной детерминации. Сравнить его с нескорректированным (общим) коэффициентом детерминации.
- С помощью F-критерия Фишера оценить статистическую надежность уравнения регрессии и коэффициента детерминации
- С помощью t-критерия оценить статистическую значимость коэффициентов чистой регрессии.
- С помощью частных F-критериев Фишера оценить целесообразность включения в уравнение множественной регрессии фактора x2 после x1 и фактора x1 после x2.
- Составить уравнение линейной парной регрессии, оставив лишь один значащий фактор.
- Проверить вычисления в MS Excel.
ЦЕНА РАБОТЫ: 400 руб.
КУПИТЬ КОНТРОЛЬНУЮ РАБОТУ
|
