Компьютерный практикум Задание 1
Построить матрицу парных коэффициентов корреляции. Выполнить тест на мультиколлинеарность Фаррара – Глоубера. Обосновать отбор факторов для регрессионного анализа.
Построить уравнение регрессии. Дать экономическую интерпретацию коэффициентов регрессии.
Привести график остатков. Проверить условие гомоскедастичности остатков.
Рассчитать прогнозное значение результата, если прогнозные значения факторов составляют 80% от их максимальных значений.
Рассчитать ошибки и доверительный интервал прогноза для уровня значимости 5% или 10% (
= 0,05;
= 0,1). Для всех вариантов.
Условия задачи (Вариант 1)
По данным, полученным от 40 промышленных предприятий одного из регионов (таблица 1), изучается зависимость объема выпуска продукции Y (млн. руб.) от четырех факторов:
X1 – численность промышленно-производственного персонала, чел.
X2 – среднегодовая стоимость основных фондов, млн. руб.
X3 – электровооруженность 1 чел.-ч., кВтч.
X4 – прибыль от реализации продукции, млн. руб.
Таблица 1. Данные выпуска продукции
№ |
Y |
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
1 |
62240 |
2890 |
30434 |
13,9 |
1258 |
2 |
88569 |
4409 |
162229 |
55,3 |
16304 |
3 |
3118 |
210 |
2370 |
5,7 |
250 |
4 |
186256 |
5436 |
802725 |
87,2 |
8306 |
5 |
56262 |
1559 |
48075 |
56,2 |
17663 |
6 |
19216 |
940 |
18894 |
27,6 |
2861 |
7 |
16567 |
1197 |
19621 |
31,1 |
734 |
8 |
203456 |
8212 |
336472 |
60,5 |
42392 |
9 |
13425 |
459 |
9843 |
33,5 |
4740 |
10 |
31163 |
1405 |
44217 |
35,1 |
9469 |
11 |
30109 |
1575 |
34142 |
26,5 |
5206 |
12 |
14781 |
964 |
6412 |
4,4 |
-1437 |
13 |
41138 |
1866 |
39208 |
24,9 |
9948 |
14 |
69202 |
4419 |
80694 |
13,2 |
-9135 |
15 |
10201 |
802 |
6714 |
14,9 |
857 |
16 |
75282 |
2600 |
28148 |
2,4 |
12729 |
17 |
47064 |
1110 |
11861 |
5,8 |
8887 |
18 |
57342 |
1147 |
63273 |
50,4 |
15503 |
19 |
32900 |
864 |
16144 |
4,9 |
7960 |
20 |
18135 |
763 |
14758 |
25,9 |
2522 |
21 |
29589 |
1003 |
27642 |
43,5 |
4412 |
22 |
22604 |
1680 |
23968 |
3,1 |
3304 |
23 |
1878 |
77 |
250 |
0,6 |
172 |
24 |
49378 |
2505 |
85105 |
43,1 |
6264 |
25 |
6896 |
1556 |
12612 |
0,7 |
1745 |