Иркутск: ИрГТУ, 2006. — 40 с.Представлены программа, список литературы, методические указания и задания для выполнения контрольных работ, решение типовых заданий.
Предназначено для студентов экономических специальностей.При изучении зависимости издержек обращения Y (млн. руб. ) от объема товарооборота X (млн. руб. ) было обследовано 10 однотипных фирм и получены следующие данные (в таблице). Считая, что между признаками Y и X имеет место линейная корреляционная связь, требуется:
получить линейное уравнение парной регрессии y(x).
построить диаграмму рассеивания и линию регрессии.
используя полученную связь, определить ожидаемую величину издержек обращения при объеме товарооборота V млн. руб.
рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и сделать вывод о направлении и тесноте связи между признаками X и Y.
определить коэффициент детерминации и выявить долю вариации в процентах, объясняемую линейной регрессией.
рассчитать среднюю ошибку аппроксимации.
Найти доверительные интервалы для параметров регрессии с надежностью y = 0,95.
определить статистическую значимость уравнения регрессии с использованием анализа с применением критерия Фишера.
с помощью фиктивных переменных по качественному признаку "использование новых технологий" получить уравнения регрессии и дать экономическую интерпретацию.Изучается влияние стоимости основных (X1) и оборотных (X2) средств на величину валового дохода (Y) предприятий одной из отраслей. Для этого по 12 предприятиям были получены данные, приведенные в таблице. Требуется:
постройте линейное уравнение множественной регрессии и поясните экономический смысл его параметров.
рассчитайте средние частные коэффициенты эластичности, сделайте вывод о силе связи результата и факторов.
определите стандартизированные коэффициенты регрессии, сделайте выводы.
определите парные и частные коэффициенты корреляции, а также множественный коэффициент корреляции, сделайте выводы.
дайте оценку полученного уравнения на основе коэффициента детерминации и общего F - критерия Фишера.
Описание решения задач линейной и множественной регрессий с помощью табличного процессора excel.
