Эконометрика Вариант 3 (3 задания) Южно-Уральский институт управления и экономики (Челябинск)

Содержание
Задача 1 3
Задача 2 12
Задача 3 21
Список использованных источников 36

отсутствует (не требуется)

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 , и . 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.
Таблица 6
Исходные данные
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:
Таблица 9
Динамика числа принятых на работу
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.