Вход

эконометрика 20 билетов

Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Решение задач*
Код 425472
Дата создания 2019
Страниц 31
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 13 мая в 12:00 [мск]
Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
2 150руб.
КУПИТЬ

Фрагмент работы для ознакомления

БИЛЕТ № 1
В следующей выборке представлены данные по количеству (Y) и цене (Х) блага, приобретаемого домохозяйством ежемесячно в течение года:
месяц 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Х 10 20 15 25 30 35 40 35 25 40 45 40
Y 110 75 100 80 60 55 40 80 60 30 40 30
2. Применить тест ранговой корреляции Спирмэна для оценки гетероскедастичности линейного уравнения регрессии Y по Х при 5% уровне значимости. Известно, что: ∑_(i=1)^12▒d_i^2 =253,5.
3. Оценить тесноту и направление связи между переменными Х и Y с помощью коэффициента корреляции и дайте интерпретацию полученного результата. Известно,что: ∑_(i=1)^12▒x_i =360; ∑_(i=1)^12▒y_i =760; ∑_(i=1)^12▒〖(x_i )^2 〗=12150; ∑_(i=1)^12▒〖(y_i )^2 〗=55750; ∑_(i=1)^12▒〖x_i y_i 〗=19925

БИЛЕТ № 2
Имеются данные за 10 лет по прибылям Х и Y (в %) двух компаний:
год 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Х 19.2 15.8 12.5 10.3 5.7 5.8 3.5 5.2 7.3 6.7
Y 20.1 18.0 10.3 12.5 6.0 6.8 2.8 3.0 8.5 8.0
2. Применить тест Голдфельда-Квандта для оценки гетероскедастичности линейного уравнения регрессии Y по Х при 5% уровне значимости. Известно, что: Q_e1=∑_(i=1)^4▒e_i^2 =4,9 и Q_e3=∑_(i=1)^4▒e_i^2 =12,8.
3. Найти с надежностью 0.95 интервальную оценку коэффициента регрессии β0 и пояснить её смысл. Известно, что: ∑_(i=1)^10▒x_i =92; ∑_(i=1)^10▒y_i =96; ∑_(i=1)^10▒〖(x_i )^2 〗=1084.22; ∑_(i=1)^10▒〖(y_i )^2 〗=1225.68; ∑_(i=1)^10▒〖x_i y_i 〗=1142.51.
БИЛЕТ № 3
В следующей выборке представлены данные по количеству (Y) и цене (Х) блага, приобретаемого домохозяйством ежемесячно в течение года:
месяц 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Х 10 20 15 25 30 35 40 35 25 40 45 40
Y 110 75 100 80 60 55 40 80 60 30 40 30
2. Найти линейное уравнение регрессии Y по Х и дайте интерпретацию полученного результата;
3. Оценить 95%-ный доверительный интервал для среднего значения количества блага при цене блага равной 42 для линейного уравнения регрессии Y по Х и пояснить его смысл. Известно, что: ∑_(i=1)^12▒x_i =360; ∑_(i=1)^12▒y_i =760; ∑_(i=1)^12▒〖(x_i )^2 〗=12150; ∑_(i=1)^12▒〖(y_i )^2 〗=55750; ∑_(i=1)^12▒〖x_i y_i 〗=19925.
БИЛЕТ № 4
Имеются данные за 10 лет по прибылям Х и Y (в %) двух компаний:
год 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Х 19.2 15.8 12.5 10.3 5.7 5.8 3.5 5.2 7.3 6.7
Y 20.1 18.0 10.3 12.5 6.0 6.8 2.8 3.0 8.5 8.0
2. Найти с надежностью 0.95 интервальную оценку остаточной дисперсии и пояснить её смысл.
3. Оценить при уровне значимости 0.05 значимость линейного уравнения регрессии Y по Х с использованием F критерия и пояснить его смысл. Известно, что: ∑_(i=1)^10▒x_i =92; ∑_(i=1)^10▒y_i =96; ∑_(i=1)^10▒〖(x_i )^2 〗=1084.22; ∑_(i=1)^10▒〖(y_i )^2 〗=1225.68; ∑_(i=1)^10▒〖x_i y_i 〗=1142.51.
БИЛЕТ № 5
В следующей выборке представлены данные по количеству (Y) и цене (Х) блага, приобретаемого домохозяйством ежемесячно в течение года:
месяц 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Х 10 20 15 25 30 35 40 35 25 40 45 40
Y 110 75 100 80 60 55 40 80 60 30 40 30
2. Применить тест Голдфельда-Квандта для оценки гетероскедастичности линейного уравнения регрессии Y по Х при 5% уровне значимости. Известно, что: Q_e1=∑_(i=1)^5▒e_i^2 =272,8 и Q_e3=∑_(i=1)^5▒e_i^2 =920,0.
3. найти с надежностью 0.95 интервальную оценку коэффициента регрессии β1 и пояснить её смысл. Известно, что: ∑_(i=1)^12▒x_i =360; ∑_(i=1)^12▒y_i =760; ∑_(i=1)^12▒〖(x_i )^2 〗=12150; ∑_(i=1)^12▒〖(y_i )^2 〗=55750; ∑_(i=1)^12▒〖x_i y_i 〗=19925.
БИЛЕТ № 6
Имеются данные за 10 лет по прибылям Х и Y (в %) двух компаний:
год 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Х 19.2 15.8 12.5 10.3 5.7 5.8 3.5 5.2 7.3 6.7
Y 20.1 18.0 10.3 12.5 6.0 6.8 2.8 3.0 8.5 8.0
2. Применить тест ранговой корреляции Спирмэна для оценки гетероскедастичности линейного уравнения регрессии Y по Х при 5% уровне значимости. Известно, что: ∑_(i=1)^10▒d_i^2 =132.
3. Найти с надежностью 0.95 интервальную оценку остаточной дисперсии и пояснить её смысл. Известно, что: ∑_(i=1)^10▒x_i =92; ∑_(i=1)^10▒y_i =96; ∑_(i=1)^10▒〖(x_i )^2 〗=1084.22; ∑_(i=1)^10▒〖(y_i )^2 〗=1225.68; ∑_(i=1)^10▒〖x_i y_i 〗=1142.51.
БИЛЕТ № 7
В следующей выборке представлены данные по количеству (Y) и цене (Х) блага, приобретаемого домохозяйством ежемесячно в течение года:
месяц 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Х 10 20 15 25 30 35 40 35 25 40 45 40
Y 110 75 100 80 60 55 40 80 60 30 40 30
2. Найти 95%-ный доверительный интервал для индивидуального значения количества блага для цены блага равной 42 для линейного уравнения регрессии Y по Х и пояснить его смысл;
3. Оценить при уровне значимости 0.05 значимость коэффициента линейной регрессии b1 с использованием t критерия и пояснить его смысл. Известно, что: ∑_(i=1)^12▒x_i =360; ∑_(i=1)^12▒y_i =760; ∑_(i=1)^12▒〖(x_i )^2 〗=12150; ∑_(i=1)^12▒〖(y_i )^2 〗=55750; ∑_(i=1)^12▒〖x_i y_i 〗=19925.
БИЛЕТ № 8
Имеются данные за 10 лет по прибылям Х и Y (в %) двух компаний:
год 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Х 19.2 15.8 12.5 10.3 5.7 5.8 3.5 5.2 7.3 6.7
Y 20.1 18.0 10.3 12.5 6.0 6.8 2.8 3.0 8.5 8.0
2. Найти линейное уравнение регрессии Y по Х и дайте интерпретацию полученного результата.
3. Оценить при уровне значимости 0.05 значимость линейного уравнения регрессии Y по Х с использованием F критерия и пояснить его смысл. Известно, что: ∑_(i=1)^10▒x_i =92; ∑_(i=1)^10▒y_i =96; ∑_(i=1)^10▒〖(x_i )^2 〗=1084.22; ∑_(i=1)^10▒〖(y_i )^2 〗=1225.68; ∑_(i=1)^10▒〖x_i y_i 〗=1142.51.
БИЛЕТ № 9
В следующей выборке представлены данные по количеству (Y) и цене (Х) блага, приобретаемого домохозяйством ежемесячно в течение года:
месяц 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Х 10 20 15 25 30 35 40 35 25 40 45 40
Y 110 75 100 80 60 55 40 80 60 30 40 30
2. Оценить коэффициент детерминации R2 для линейного уравнения регрессии Y по Х и дайте интерпретацию полученного результата.
3. Найти с надежностью 0.95 интервальную оценку коэффициента регрессии β1 и пояснить её смысл. Известно, что: ∑_(i=1)^12▒x_i =360; ∑_(i=1)^12▒y_i =760; ∑_(i=1)^12▒〖(x_i )^2 〗=12150; ∑_(i=1)^12▒〖(y_i )^2 〗=55750; ∑_(i=1)^12▒〖x_i y_i 〗=19925.
БИЛЕТ № 10
Имеются данные за 10 лет по прибылям Х и Y (в %) двух компаний:
год 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Х 19.2 15.8 12.5 10.3 5.7 5.8 3.5 5.2 7.3 6.7
Y 20.1 18.0 10.3 12.5 6.0 6.8 2.8 3.0 8.5 8.0
2. Оценить тесноту и направление связи между переменными Х и Y с помощью коэффициента корреляции и дайте интерпретацию полученного результата;
3) найти с надежностью 0.95 интервальную оценку остаточной дисперсии и пояснить её смысл. Известно, что: ∑_(i=1)^10▒x_i =92; ∑_(i=1)^10▒y_i =96; ∑_(i=1)^10▒〖(x_i )^2 〗=1084.22; ∑_(i=1)^10▒〖(y_i )^2 〗=1225.68; ∑_(i=1)^10▒〖x_i y_i 〗=1142.51.
БИЛЕТ № 11
В следующей выборке представлены данные по количеству (Y) и цене (Х) блага, приобретаемого домохозяйством ежемесячно в течение года:
месяц 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Х 10 20 15 25 30 35 40 35 25 40 45 40
Y 110 75 100 80 60 55 40 80 60 30 40 30
2. Оценить на уровне значимости α=0.05 значимость линейного уравнения регрессии Y по Х с использованием F критерия и пояснить его смысл.
3. Найти с надежностью 0.95 интервальную оценку остаточной дисперсии и пояснить её смысл. Известно, что: ∑_(i=1)^12▒x_i =360; ∑_(i=1)^12▒〖(x_i )^2 〗=12150; ∑_(i=1)^12▒y_i =760; ∑_(i=1)^12▒〖(y_i )^2 〗=55750; ∑_(i=1)^12▒〖x_i y_i 〗=19925.
БИЛЕТ № 12
Имеются данные за 10 лет по прибылям Х и Y (в %) двух компаний:
год 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Х 19.2 15.8 12.5 10.3 5.7 5.8 3.5 5.2 7.3 6.7
Y 20.1 18.0 10.3 12.5 6.0 6.8 2.8 3.0 8.5 8.0
2. Найти линейное уравнение регрессии Y по Х и дайте интерпретацию полученного результата.
3. Найти 95%-ный доверительный интервал для индивидуального значения прибыли компании при прибыли другой компании равной 5% для линейного уравнения регрессии Y по Х и пояснить его смысл. Известно, что: ∑_(i=1)^10▒x_i =92; ∑_(i=1)^10▒y_i =96; ∑_(i=1)^10▒〖(x_i )^2 〗=1084.22; ∑_(i=1)^10▒〖(y_i )^2 〗=1225.68; ∑_(i=1)^10▒〖x_i y_i 〗=1142.51.
БИЛЕТ № 13
В следующей выборке представлены данные по количеству (Y) и цене (Х) блага, приобретаемого домохозяйством ежемесячно в течение года:
месяц 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Х 10 20 15 25 30 35 40 35 25 40 45 40
Y 110 75 100 80 60 55 40 80 60 30 40 30
2. Найти с надежностью 0.95 интервальную оценку остаточной дисперсии и пояснить её смысл.
3. найти с надежностью 0.95 интервальную оценку коэффициента регрессии β1 и пояснить её смысл. Известно, что: ∑_(i=1)^12▒x_i =360; ∑_(i=1)^12▒y_i =760; ∑_(i=1)^12▒〖(x_i )^2 〗=12150; ∑_(i=1)^12▒〖(y_i )^2 〗=55750; ∑_(i=1)^12▒〖x_i y_i 〗=19925.
БИЛЕТ № 14
Имеются данные за 10 лет по прибылям Х и Y (в %) двух компаний:
год 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Х 19.2 15.8 12.5 10.3 5.7 5.8 3.5 5.2 7.3 6.7
Y 20.1 18.0 10.3 12.5 6.0 6.8 2.8 3.0 8.5 8.0
2. Оценить значимость коэффициента b1 линейного уравнения регрессии Y по Х с использованием t критерия при 5% уровне значимости.
3. Оценить тесноту и направление связи между переменными Х и Y с помощью коэффициента корреляции и дайте интерпретацию полученного результата. Известно, что: ∑_(i=1)^10▒x_i =92; ∑_(i=1)^10▒y_i =96; ∑_(i=1)^10▒〖(x_i )^2 〗=1084.22; ∑_(i=1)^10▒〖(y_i )^2 〗=1225.68; ∑_(i=1)^10▒〖x_i y_i 〗=1142.51.
БИЛЕТ № 15
В следующей выборке представлены данные по количеству (Y) и цене (Х) блага, приобретаемого домохозяйством ежемесячно в течение года:
месяц 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Х 10 20 15 25 30 35 40 35 25 40 45 40
Y 110 75 100 80 60 55 40 80 60 30 40 30
2. Применить тест ранговой корреляции Спирмэна для оценки гетероскедастичности линейного уравнения регрессии Y по Х при 5% уровне значимости. Известно, что: ∑_(i=1)^12▒d_i^2 =253,5.
3. Оценить тесноту и направление связи между переменными Х и Y с помощью коэффициента корреляции и дайте интерпретацию полученного результата. Известно,что: ∑_(i=1)^12▒x_i =360; ∑_(i=1)^12▒y_i =760; ∑_(i=1)^12▒〖(x_i )^2 〗=12150; ∑_(i=1)^12▒〖(y_i )^2 〗=55750; ∑_(i=1)^12▒〖x_i y_i 〗=19925.
БИЛЕТ № 16
Имеются данные за 10 лет по прибылям Х и Y (в %) двух компаний:
год 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Х 19.2 15.8 12.5 10.3 5.7 5.8 3.5 5.2 7.3 6.7
Y 20.1 18.0 10.3 12.5 6.0 6.8 2.8 3.0 8.5 8.0
2. Найти с надежностью 0.95 интервальную оценку остаточной дисперсии и пояснить её смысл.
3. Оценить при уровне значимости 0.05 значимость линейного уравнения регрессии Y по Х с использованием F критерия и пояснить его смысл. Известно, что: ∑_(i=1)^10▒x_i =92; ∑_(i=1)^10▒y_i =96; ∑_(i=1)^10▒〖(x_i )^2 〗=1084.22; ∑_(i=1)^10▒〖(y_i )^2 〗=1225.68; ∑_(i=1)^10▒〖x_i y_i 〗=1142.51.
БИЛЕТ № 17
В следующей выборке представлены данные по количеству (Y) и цене (Х) блага, приобретаемого домохозяйством ежемесячно в течение года:
месяц 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Х 10 20 15 25 30 35 40 35 25 40 45 40
Y 110 75 100 80 60 55 40 80 60 30 40 30
2. Оценить значимость коэффициента b1 линейного уравнения регрессии Y по Х с использованием t критерия при 5% уровне значимости. Известно, что: ∑_(i=1)^12▒x_i =360; ∑_(i=1)^12▒y_i =760; ∑_(i=1)^12▒〖(x_i )^2 〗=12150; ∑_(i=1)^12▒〖(y_i )^2 〗=55750; ∑_(i=1)^12▒〖x_i y_i 〗=19925.
3. Применить тест ранговой корреляции Спирмэна для оценки гетероскедастичности линейного уравнения регрессии Y по Х при 5% уровне значимости. Известно, что: ∑_(i=1)^12▒d_i^2 =253,5.
БИЛЕТ № 18
Имеются данные за 10 лет по прибылям Х и Y (в %) двух компаний:
год 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Х 19.2 15.8 12.5 10.3 5.7 5.8 3.5 5.2 7.3 6.7
Y 20.1 18.0 10.3 12.5 6.0 6.8 2.8 3.0 8.5 8.0
2. Оценить 95%-ный доверительный интервал для индивидуального значения прибыли компании при прибыли другой компании равной 5% для линейного уравнения регрессии Y по Х и пояснить его смысл. Известно, что: ∑_(i=1)^10▒x_i =92; ∑_(i=1)^10▒〖(x_i )^2 〗=1084.2; ∑_(i=1)^10▒y_i ==96; ∑_(i=1)^10▒〖(y_i )^2 〗=1225.7; ∑_(i=1)^10▒〖x_i y_i 〗=1142.5.
3. Применить тест Голдфельда-Квандта для оценки гетероскедастичности линейного уравнения регрессии Y по Х при 5% уровне значимости. Известно, что: Q_e1=∑_(i=1)^4▒e_i^2 =4,9 и Q_e3=∑_(i=1)^4▒e_i^2 =12,8.
БИЛЕТ № 19
В следующей выборке представлены данные по количеству (Y) и цене (Х) блага, приобретаемого домохозяйством ежемесячно в течение года:
месяц 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Х 10 20 15 25 30 35 40 35 25 40 45 40
Y 110 75 100 80 60 55 40 80 60 30 40 30
2. Найти 95%-ный доверительный интервал для индивидуального значения количества блага для цены блага равной 42 для линейного уравнения регрессии Y по Х и пояснить его смысл;
3. Оценить при уровне значимости 0.05 значимость коэффициента линейной регрессии b1 с использованием t критерия и пояснить его смысл. Известно, что: ∑_(i=1)^12▒x_i =360; ∑_(i=1)^12▒y_i =760; ∑_(i=1)^12▒〖(x_i )^2 〗=12150; ∑_(i=1)^12▒〖(y_i )^2 〗=55750; ∑_(i=1)^12▒〖x_i y_i 〗=19925.
БИЛЕТ № 20
Имеются данные за 10 лет по прибылям Х и Y (в %) двух компаний:
год 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Х 19.2 15.8 12.5 10.3 5.7 5.8 3.5 5.2 7.3 6.7
Y 20.1 18.0 10.3 12.5 6.0 6.8 2.8 3.0 8.5 8.0
2. Найти линейное уравнение регрессии Y по Х и дайте интерпретацию полученного результата.
3. Оценить при уровне значимости 0.05 значимость линейного уравнения регрессии Y по Х с использованием F критерия и пояснить его смысл. ∑_(i=1)^10▒x_i =92; ∑_(i=1)^10▒y_i =96; ∑_(i=1)^10▒〖(x_i )^2 〗=1084.22; ∑_(i=1)^10▒〖(y_i )^2 〗=1225.68; ∑_(i=1)^10▒〖x_i y_i 〗=1142.51
Очень похожие работы
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.00449
© Рефератбанк, 2002 - 2024