2 задачки по эконометрике

Задача 1
По территориям района приводятся данные:

Таблица 1
Номер региона Среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного, руб., x Среднедневная заработная плата, руб., y
1 82 142
2 89 89
3 87 139
4 79 79
5 106 161
6 110 110
7 67 67
8 98 167
9 82 82
10 87 87
11 86 155
12 114 114

Требуется:
1 Построить линейное уравнение парной регрессии y по x.
2 Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции, коэффициент
детерминации и среднюю ошибку аппроксимации.
3 Оценить статистическую значимость уравнения регрессии в целом и отдельных параметров регрессии с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.
4 Выполнить прогноз заработной платы y при прогнозном значении среднедушевого прожиточного минимума x, составляющем 100 % от среднего уровня.
5 Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал.
6 На одном графике отложить исходные данные и теоретическую прямую.
7 Проверить вычисления в MS Excel.

Задача 2

По 20 предприятиям региона изучается зависимость выработки продукции на одного работника y (тыс. руб.) от ввода в действие новых основных фондов х1 (% от стоимости фондов на конец года) и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих х2 (%).

Таблица 3–Исходные данные
Номер предприятия y x1 x2 Номер предприятия y x1 x2
1 7,0 4,0 11,0 11 9,0 6,9 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 4,2 18,0 15 12,0 7,1 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 5,2 20,0 19 14,0 9,6 32,0

Требуется:
1 Построить линейную модель множественной регрессии. Записать стандартизованное уравнение множественной регрессии. На основе стандартизованных коэффициентов регрессии и средних коэффициентов эластичности ранжировать факторы по степени их влияния на результат.
2 Найти коэффициенты парной, частной и множественной корреляции. Проанализировать их.
3 Найти скорректированный коэффициент множественной детерминации. Сравнить его с нескорректированным (общим) коэффициентом детерминации.
4 С помощью F-критерия Фишера оценить статистическую надежность уравнения регрессии и коэффициента детерминации R_(yx_1 x_2)^2.
5 C помощью t-критерия Стьюдента оценить статистическую значимость параметров чистой регрессии.
6 С помощью частных F-критериев Фишера оценить целесообразность включения в уравнение множественной регрессии фактора x1 после x2 и фактора x2 после x1.
7 Составить уравнение линейной парной регрессии, оставив лишь один значащий фактор.
8 Проверить вычисления в MS Excel.

полученная оценка-отлично