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.