Российский государственный социальный университет, филиал в г.
Красноярске, Красноярск/Россия, 2011 год, вариант 3, Чайка С.Н.
Исходной информацией для выполнения контрольной работы являются данные о деятельности предприятий, где:
х1 – суммарные активы, млн.руб.
х2 – объем реализованной продукции, тыс.руб.
х3 – численность работающих, чел.
х4 – рентабельность, %
х5 – автоматизация, %
х6 – износ основных производственных фондов, %
y – чистая прибыль, тыс.руб.
Фактор y является результирующим, факторы х – независимыми.
Исходные данные приведены в приложении в таблице 1.
Задание 1
Вычислить линейные коэффициенты парной корреляции для всех пар (x,y).
Выбрать два наибольших коэффициента корреляции и соответствующие пары экономических показателей (x,y).
Построить графики корреляционных полей (на основе точечной диаграммы).
Построить тренд, в виде линейной парной регрессии методом МНК на графиках корреляционных полей.
Проверить значимость выбранных коэффициентов парной корреляции и коэффициентов парной регрессии для уровней значимости ? = 0,05 и ? = 0,01.
Задание 2
Построить линейное уравнения парной регрессии y = a + bx по паре (y, х2) экономических показателей, анализируемых в задании 1.
Построить интервальные оценки параметров уравнения регрессии для уровней значимости ? = 0,05 и ? = 0,01.
Проверить значимость уравнения регрессии по коэффициенту детерминации.
Построить интервальный прогноз для значения xр = x2max+10 линейного уравнения регрессии для уровней значимости
? = 0,05 и ? = 0,01.
Задание 3
Проверить наличие коллинеарности и мультиколлинеарности. Отобрать неколлинеарные факторы.
Построить уравнение линейной регрессии. Построить графики выборочного значения фактора у, прогноза по модели и остатков.
Определить коэффициент множественной корреляции.
Проверить адекватность уравнения при уровнях значимости ? = 0,05 и ? = 0,01.
Построить частные уравнения регрессии.
Исходной информацией для выполнения контрольной работы являются данные о деятельности предприятий, где:
х1 – суммарные активы, млн.руб.
х2 – объем реализованной продукции, тыс.руб.
х3 – численность работающих, чел.
х4 – рентабельность, %
х5 – автоматизация, %
х6 – износ основных производственных фондов, %
y – чистая прибыль, тыс.руб.
Фактор y является результирующим, факторы х – независимыми.
Исходные данные приведены в приложении в таблице 1.
Задание 1
Вычислить линейные коэффициенты парной корреляции для всех пар (x,y).
Выбрать два наибольших коэффициента корреляции и соответствующие пары экономических показателей (x,y).
Построить графики корреляционных полей (на основе точечной диаграммы).
Построить тренд, в виде линейной парной регрессии методом МНК на графиках корреляционных полей.
Проверить значимость выбранных коэффициентов парной корреляции и коэффициентов парной регрессии для уровней значимости ? = 0,05 и ? = 0,01.
Задание 2
Построить линейное уравнения парной регрессии y = a + bx по паре (y, х2) экономических показателей, анализируемых в задании 1.
Построить интервальные оценки параметров уравнения регрессии для уровней значимости ? = 0,05 и ? = 0,01.
Проверить значимость уравнения регрессии по коэффициенту детерминации.
Построить интервальный прогноз для значения xр = x2max+10 линейного уравнения регрессии для уровней значимости
? = 0,05 и ? = 0,01.
Задание 3
Проверить наличие коллинеарности и мультиколлинеарности. Отобрать неколлинеарные факторы.
Построить уравнение линейной регрессии. Построить графики выборочного значения фактора у, прогноза по модели и остатков.
Определить коэффициент множественной корреляции.
Проверить адекватность уравнения при уровнях значимости ? = 0,05 и ? = 0,01.
Построить частные уравнения регрессии.