Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
Рис. 1.8 — Вигляд вікна табличного процесора MS Excel для отримання масиву результатів за допомогою функції ЛИНЕЙН
Далі необхідно натиснути одночасно на клавіші <Ctrl>-<Shift>-<Enter>, після чого результати обрахунків заповнять таблицю зправа повністю.
Рис. 1.9 — Результати отримання масиву результатів функції ЛИНЕЙН в середовищі табличного процесора MS Excel.
Для аналізу результатів реалізації регресивної моделі слід розглянути детальну інформації, отриману у результаті обробки вихідних даних функцією ЛИНЕЙН(рис. 1.10) з використанням знань в області статичної обробки даних.
Рис. 1.10 — Дані для статичного аналізу реалізованої в MS Excel регресивної моделі.
Розраховані на основі функції ЛИНЕЙН показники(рис. 1.10) дозволяють підготувати висновки про адекватність моделі.
Варіанти завдань
Варіант 1
За загалом 30 підприємств концерну вивчається залежність прибутку у(тис. грн.) від виготовлення продукції на одного робітника ч1(одиниць) та індексу цін на продукцїю ч2(%):
|
Ознака |
Середнє значення |
Середнє квадратичне відхилення |
Парний коефіцієнт кореляції |
|
у |
250 |
38 |
ryx1=0,68 |
|
х1 |
47 |
12 |
ryx2=0,63 |
|
х2 |
112 |
21 |
ry1x2=0,42 |
Завдання
1. Побудуйте лінійні рівняння парної регресії, оцініть їх значимість за допомогою F-критерію Фішера.
2. Знайдіть рівняння множинної регресії в стандартизованому та натуральному масштабі.
3. Розрахуйте множинний коефіцієнт кореляції, загальний та окремий критерії Фішера та зробіть висновки.
Варіант 2
За 30 заводами, котрі виготовляють продукцію А, вивчається залежність споживання електроенергії у (тис. Квт/г) від виготовлення продукції — х1 (тис. одиниць) та рівня механізації — х2 (%):
|
Ознака |
Середнє значення |
Середнє квадратичне відхилення |
Парний коефіцієнт кореляції |
|
у |
1000 |
27 |
ryx1=0,77 |
|
х1 |
420 |
45 |
ryx2=0,43 |
|
х2 |
41,5 |
18 |
ry1x2=0,38 |
Завдання
1. Побудуйте рівняння множинної регресії в стандартизованому та натуральному масштабі.
2. Визначте показники окремої(часної) та мнодинної кореляції.
3. Знайдіть частні коефіцієнти еластичності та порівняйте їх з β-коефіцієнтами
4. Розрахуйте загальний та окремі критерії Фішера та зробіть висновки.
Варіант 3
Вивчається залежність за 25 підприємствами концерну споживання матеріалів у (т) від енергозброєність праці х1 (кВт/г на одного працівника) та об'єму виготовляємої продукції х2 (тис. Одиниць):
|
Ознака |
Середнє значення |
Середнє квадратичне відхилення |
Парний коефіцієнт кореляції |
|
у |
1000 |
27 |
ryx1=0,77 |
|
х1 |
420 |
45 |
ryx2=0,43 |
|
х2 |
41,5 |
18 |
ry1x2=0,38 |
Завдання
1. Побудуйте рівняння множинної регресії та поясніть економічний зміст цих параметрів.
2. Визначте окремі(часні) коефіцієнти еластичності та стандартизовані коефіцієнти регресії.
3. Знайдіть окремі та множинний коефіцієнти кореляції.
4. Оцініть значимість рівня регресії за допомогою F-критерія Фішера.
Варіант 4
Маємо інформації по 25 спостереженням:
|
Ознака |
Середнє значення |
Середнє квадратичне відхилення |
Парний коефіцієнт кореляції |
|
у |
35 |
20 |
|
|
х1 |
16 |
30 |
|
|
х2 |
8 |
10 |
Завдання
1. Оцініть значимість кожного рівня регресії, якщо відомо, що
2. Оцініть значимість коефіцієнтів регресії з двома об'єднуючими змінними.
3. Визначіть показники окремої(часної) кореляції.
4. Знайдіть окремі коефіцієнти еластичності.
Варіант 5
Маємо інформацію по 22 спостереженням:
|
Ознака |
Середнє значення |
Середнє квадратичне відхилення |
Парний коефіцієнт кореляції |
|
у |
23 |
20 |
|
|
х1 |
6 |
40 |
|
|
х2 |
8 |
10 |