Эксперт

Сергей

Задать вопрос

Мы готовы помочь Вам.

Задание 1. Построение линейного уравнения парной регрессии.
В табл. 1 приведены данные по машиностроительным предприятиям региона за от-
четный год: среднегодовая полная стоимость основных производственных фондов и годовая
реализованная продукция. В табл. 2 приведены данные по машиностроительным предпри-
ятиям региона за отчетный год: среднегодовая полная стоимость основных производствен-
ных фондов и фондоотдача.
По данным табл. 1 или 2 (в зависимости от варианта) построить линейное уравнение
регрессии. Для полученного уравнения выполнить проверку автокорреляциии, гетероскеда-
стичности и статистической значимости, а также оценку качества.

Задание 2. Построение линеаризованного уравнения парной регрессии.
В табл. 3, 4 приведены данные по продажам товара за отчетный период при различ-
ных ценах на товар. По данным табл. 3 или 4 (в зависимости от варианта) построить уравне-
ние регрессии вида 1
Для полученного уравнения выполнить проверку автокорре-
ляциии, гетероскедастичности и статистической значимости, а также оценку качества.

Задание 3. Построение линейного уравнения множественной регрессии.
В табл. 5 — 8 приведены данные за отчетный период по машиностроительным пред-
приятиям региона: среднегодовая полная стоимость основных фондов, среднегодовая чис-
ленность персонала и производительности труда (в виде годовой реализованной продукции,
приходящейся на одного работника).
По данным одной из табл. 5 — 8 (в зависимости от варианта) построить линейное урав-
нение регрессии. Для полученного уравнения выполнить проверку мультиколлинеарности,
автокорреляциии, гетероскедастичности и статистической значимости, а также оценку каче-
ства.

Задание 4. Построение линейной регрессионной модели ряда динамики.
В табл. 9 приведены данные за отчетный период о месячной прибыли от реализации
продукции.
По данным табл. 9 за первые 30 месяцев построить линейное регрессионное уравне-
ние тренда. Для полученного уравнения выполнить проверку автокорреляциии, гетероскеда-
стичности и статистической значимости, а также оценку качества.
С помощью построенного уравнения тренда вычислить прогнозные значения прибыли
за 31-й и 32-й месяцы. Вычислить среднюю относительную погрешность прогноза.

Задание 5. Построение линейной авторегрессионной модели ряда динамики.
По данным табл. 9 за первые 30 месяцев построить линейное авторегрессионное урав-
нение тренда. Для полученного уравнения выполнить проверку автокорреляциии, гетероске-
дастичности и статистической значимости, а также оценку качества.
С помощью построенного уравнения тренда вычислить прогнозные значения прибыли
за 31-й и 32-й месяцы. Вычислить среднюю относительную погрешность прогноза.