
- •Министерство сельского хозяйства рф
- •Содержание
- •Тема 1. «Однофакторные корреляционно-регрессионные модели и возможности их применения при анализе социально-экономических систем» 22
- •Тема 2. « Анализ и прогнозирование временных рядов» 48
- •Вводная часть
- •1. Организационно-методические указания Цели и задачи дисциплины, требования к уровню освоения содержания дисциплины
- •Объём и сроки изучения курса
- •Основные виды занятий и особенности их проведения при изучении данного курса
- •Взаимосвязь аудиторной и самостоятельной работы студентов при изучении курса
- •2. Содержание курса
- •Тема 1. Эконометрика: задачи, история, методы
- •Тема 2. Парная корреляция и регрессия
- •Тема 3. Множественная корреляция и регрессия
- •Тема 4. Временные ряды. Основные типы трендов и выявление компонент ряда. Анализ временных рядов и прогнозирование по ним
- •3. Методические рекомендации по изучению курса Перечень и тематика самостоятельных работ студентов по курсу
- •Обзор рекомендованной литературы
- •Основные рекомендации при изучении литературы
- •Индивидуальные работы студентов (микроисследования)
- •4. Методические указания по выполнению индивидуальных расчетных работ (микроисследований) по темам курса
- •Тема 1. «однофакторные корреляционно - регрессионные модели и возможности их применения при анализе социально-экономических систем ».
- •1.1. Методические указания
- •1.2. Типовой пример выполнения индивидуальной работы по теме 1
- •1.3. Варианты заданий индивидуальной работы по теме 1
- •Тема 2. Анализ и прогнозирование временных рядов
- •Методические указания
- •2.2. Технология решения задач корреляционно-регрессионного анализа временных моделей
- •2.3. Типовой пример выполнения индивидуальной работы по теме 2.
- •5. Формы контроля усвоения знаний по дисциплине Тестирование как универсальный вид контроля усвоения знаний
- •Рекомендуемая литература:
- •3.3. Интернет-ресурсы:
- •Варианты тестов для тренингового тестирования
- •Контрольные вопросы для самостоятельной оценки качества освоения дисциплины
- •Приложение 6
- •Варианты заданий индивидуальной работы по теме 2
Приложение 6
Варианты заданий индивидуальной работы по теме 2
Вариант 1 |
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Вариант 2 |
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Y |
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
X5 |
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Y |
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
X5 |
154 |
1 |
5,2 |
10,0 |
9,1 |
77 |
|
302 |
1 |
4,7 |
5,0 |
8,1 |
159 |
170 |
2 |
4,5 |
9,1 |
11,4 |
76 |
|
356 |
2 |
3,7 |
6,0 |
12,3 |
161 |
182 |
3 |
6,7 |
15,2 |
8,9 |
77 |
|
345 |
3 |
5,6 |
7,5 |
7,2 |
168 |
156 |
4 |
6,8 |
15,5 |
17,4 |
79 |
|
325 |
4 |
3,2 |
8,9 |
12,4 |
171 |
190 |
5 |
7,8 |
15,5 |
16,1 |
100 |
|
328 |
5 |
6,7 |
8,6 |
12,3 |
172 |
205 |
6 |
3,9 |
16,0 |
14,6 |
78 |
|
299 |
6 |
3,4 |
9,1 |
9,5 |
173 |
216 |
7 |
5,1 |
16,1 |
17,3 |
99 |
|
369 |
7 |
4,6 |
9,1 |
14,6 |
180 |
198 |
8 |
3,9 |
16,8 |
18,6 |
82 |
|
300 |
8 |
4,6 |
9,1 |
9,4 |
184 |
187 |
9 |
3,8 |
9,8 |
17,3 |
78 |
|
378 |
9 |
8,9 |
10,2 |
15,8 |
185 |
156 |
10 |
3,8 |
9,9 |
18,4 |
95 |
|
400 |
10 |
5,8 |
12,9 |
9,5 |
184 |
202 |
11 |
5,0 |
9,3 |
16,4 |
96 |
|
402 |
11 |
7,9 |
13,1 |
14,2 |
168 |
215 |
12 |
5,5 |
9,1 |
16,9 |
97 |
|
369 |
12 |
8,9 |
18,0 |
8,7 |
178 |
264 |
13 |
6,7 |
13,4 |
17,7 |
92 |
|
289 |
13 |
9,9 |
13,3 |
16,1 |
185 |
236 |
14 |
8,9 |
14,7 |
14,3 |
120 |
|
360 |
14 |
9,1 |
11,5 |
16,5 |
168 |
215 |
15 |
9,1 |
16,0 |
16,5 |
100 |
|
362 |
15 |
3,4 |
12,9 |
15,1 |
182 |
200 |
16 |
10,3 |
16,1 |
16,8 |
97 |
|
378 |
16 |
5,5 |
12,7 |
15,7 |
192 |
201 |
17 |
12,7 |
16,5 |
17,2 |
94 |
|
401 |
17 |
3,7 |
10,9 |
9,4 |
189 |
248 |
18 |
13,8 |
16,8 |
18,1 |
102 |
|
406 |
18 |
7,1 |
12,5 |
13,1 |
196 |
198 |
19 |
14,9 |
16,8 |
18,3 |
100 |
|
359 |
19 |
3,6 |
12,5 |
9,7 |
168 |
196 |
20 |
15 |
16,4 |
18,7 |
95 |
|
658 |
20 |
3,5 |
11,0 |
7,2 |
205 |
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Вариант 3 |
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Вариант 4 |
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Y |
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
X5 |
|
Y |
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
X5 |
250 |
1 |
8,8 |
15,0 |
8,1 |
67 |
|
516 |
1 |
2,5 |
10,0 |
9,1 |
77 |
298 |
2 |
5,7 |
14,8 |
9,3 |
57 |
|
586 |
2 |
2,5 |
9,1 |
11,4 |
76 |
296 |
3 |
8,2 |
15,3 |
7,2 |
99 |
|
490 |
3 |
2,5 |
15,2 |
8,9 |
77 |
241 |
4 |
4,5 |
15,6 |
9,4 |
53 |
|
478 |
4 |
4,5 |
15,5 |
17,4 |
79 |
216 |
5 |
8,5 |
15,5 |
9,3 |
57 |
|
458 |
5 |
4,5 |
15,5 |
16,1 |
100 |
186 |
6 |
5,6 |
16,0 |
9,5 |
81 |
|
522 |
6 |
4,5 |
16,0 |
14,6 |
78 |
175 |
7 |
3,9 |
18,1 |
14,6 |
84 |
|
524 |
7 |
6,2 |
16,1 |
17,3 |
99 |
202 |
8 |
6,3 |
13,0 |
12,6 |
92 |
|
479 |
8 |
4,5 |
16,8 |
18,6 |
82 |
245 |
9 |
10,3 |
15,8 |
14,5 |
132 |
|
536 |
9 |
4,6 |
9,8 |
17,3 |
78 |
286 |
10 |
6,9 |
16,9 |
14,2 |
92 |
|
500 |
10 |
4,7 |
9,9 |
18,4 |
95 |
247 |
11 |
14,2 |
16,3 |
13,9 |
99 |
|
502 |
11 |
2,6 |
9,3 |
16,4 |
96 |
169 |
12 |
14,3 |
16,1 |
14,2 |
96 |
|
501 |
12 |
3,6 |
9,1 |
16,9 |
97 |
187 |
13 |
10,3 |
15,4 |
15,7 |
94 |
|
455 |
13 |
3,7 |
13,4 |
17,7 |
92 |
190 |
14 |
8,9 |
15,7 |
16,1 |
101 |
|
444 |
14 |
3,6 |
14,7 |
14,3 |
120 |
260 |
15 |
3,6 |
16,0 |
10,5 |
104 |
|
520 |
15 |
3,8 |
16,0 |
16,5 |
100 |
235 |
16 |
4,6 |
15,1 |
10,1 |
102 |
|
505 |
16 |
2,7 |
16,1 |
16,8 |
97 |
247 |
17 |
4,2 |
12,7 |
15,7 |
99 |
|
478 |
17 |
2,7 |
16,5 |
17,2 |
94 |
261 |
18 |
3,6 |
13,8 |
12,4 |
101 |
|
489 |
18 |
4,5 |
16,8 |
18,1 |
102 |
200 |
19 |
3,9 |
14,9 |
13,1 |
98 |
|
476 |
19 |
2,8 |
16,8 |
18,3 |
100 |
187 |
20 |
3,1 |
16,0 |
10,0 |
145 |
|
463 |
20 |
3,2 |
16,4 |
18,7 |
95 |
Вариант 5 |
|
|
|
|
Вариант 6 |
|
|
|
||||
Y |
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
X5 |
|
Y |
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
X5 |
516 |
1 |
8,0 |
8,6 |
7,5 |
77 |
|
302 |
1 |
3,2 |
7,5 |
8,1 |
90 |
586 |
2 |
7,2 |
8,8 |
7,4 |
76 |
|
356 |
2 |
3,6 |
7,4 |
12,3 |
93 |
490 |
3 |
3,7 |
7,9 |
7,3 |
77 |
|
345 |
3 |
4,4 |
7,3 |
7,2 |
95 |
478 |
4 |
6,7 |
5,8 |
8,7 |
79 |
|
325 |
4 |
5,5 |
8,7 |
12,4 |
97 |
458 |
5 |
6,4 |
5,9 |
8,7 |
100 |
|
328 |
5 |
6,1 |
8,6 |
12,3 |
98 |
522 |
6 |
6,1 |
5,1 |
8,6 |
78 |
|
299 |
6 |
5,7 |
10,1 |
9,5 |
102 |
524 |
7 |
5,9 |
7,2 |
8,8 |
99 |
|
369 |
7 |
7,2 |
10,2 |
12,5 |
104 |
479 |
8 |
5,6 |
7,1 |
10,1 |
82 |
|
300 |
8 |
6,3 |
12,0 |
9,5 |
105 |
536 |
9 |
5,0 |
7,9 |
10,2 |
78 |
|
378 |
9 |
4,5 |
10,9 |
14,8 |
100 |
500 |
10 |
4,5 |
5,8 |
12,0 |
95 |
|
400 |
10 |
4,8 |
10,5 |
8,9 |
102 |
502 |
11 |
4,6 |
8,8 |
10,9 |
96 |
|
402 |
11 |
5,6 |
12,0 |
7,8 |
105 |
501 |
12 |
5,0 |
5,6 |
10,5 |
97 |
|
369 |
12 |
7,1 |
12,0 |
15,2 |
99 |
455 |
13 |
5,5 |
5,5 |
10,2 |
92 |
|
289 |
13 |
6,5 |
9,9 |
16,1 |
131 |
444 |
14 |
6,2 |
8,6 |
12,0 |
120 |
|
360 |
14 |
5,8 |
9,8 |
7,8 |
109 |
520 |
15 |
6,6 |
8,5 |
9,9 |
100 |
|
362 |
15 |
5,9 |
12,0 |
8,6 |
102 |
505 |
16 |
7,8 |
9,4 |
9,8 |
97 |
|
378 |
16 |
5,2 |
10,7 |
12,1 |
112 |
478 |
17 |
9,3 |
9,5 |
10,1 |
94 |
|
401 |
17 |
4,7 |
10,9 |
10,7 |
112 |
489 |
18 |
10,3 |
10,6 |
10,7 |
102 |
|
406 |
18 |
8,3 |
8,6 |
10,9 |
104 |
476 |
19 |
12,6 |
10,5 |
10,9 |
100 |
|
359 |
19 |
7,5 |
9,2 |
9,7 |
104 |
463 |
20 |
12,5 |
11,2 |
8,9 |
95 |
|
658 |
20 |
6,7 |
9,8 |
9,8 |
124 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
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|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Вариант 7 |
|
|
|
|
Вариант 8 |
|
|
|
||||
Y |
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
X5 |
|
Y |
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
X5 |
305 |
1 |
5,2 |
13,9 |
17,0 |
73 |
|
250 |
1 |
3,0 |
13,4 |
9,1 |
75 |
214 |
2 |
4,5 |
14,0 |
17,3 |
84 |
|
298 |
2 |
3,6 |
10,5 |
11,4 |
70 |
259 |
3 |
4,7 |
13,8 |
16,8 |
93 |
|
296 |
3 |
4,1 |
13,5 |
8,9 |
89 |
245 |
4 |
7,8 |
14,6 |
16,2 |
100 |
|
241 |
4 |
5,9 |
10,2 |
17,4 |
68 |
365 |
5 |
7,8 |
13,9 |
16,0 |
112 |
|
216 |
5 |
5,2 |
13,6 |
16,1 |
66 |
389 |
6 |
7,5 |
14,7 |
18,0 |
107 |
|
186 |
6 |
4,7 |
13,7 |
14,6 |
83 |
347 |
7 |
6,5 |
14,8 |
20,2 |
112 |
|
175 |
7 |
8,2 |
13,8 |
17,3 |
109 |
290 |
8 |
6,5 |
14,9 |
15,8 |
119 |
|
202 |
8 |
5,3 |
13,7 |
18,6 |
111 |
399 |
9 |
6,5 |
14,7 |
18,2 |
69 |
|
245 |
9 |
9,1 |
13,9 |
17,3 |
122 |
345 |
10 |
6,8 |
14,6 |
16,8 |
136 |
|
286 |
10 |
6,5 |
14,5 |
18,4 |
125 |
256 |
11 |
3,8 |
14,4 |
17,0 |
142 |
|
247 |
11 |
3,1 |
10,2 |
16,4 |
88 |
280 |
12 |
3,8 |
14,0 |
18,3 |
152 |
|
169 |
12 |
4,9 |
14,5 |
16,9 |
97 |
392 |
13 |
3,9 |
13,9 |
16,4 |
159 |
|
187 |
13 |
4,2 |
14,4 |
17,7 |
87 |
398 |
14 |
3,7 |
14,0 |
16,2 |
160 |
|
190 |
14 |
4,7 |
14,6 |
14,3 |
98 |
300 |
15 |
3,7 |
13,0 |
17,7 |
176 |
|
260 |
15 |
3,5 |
15,7 |
16,5 |
110 |
400 |
16 |
3,5 |
13,2 |
16,2 |
176 |
|
235 |
16 |
4,2 |
10,5 |
16,8 |
105 |
296 |
17 |
4,8 |
13,5 |
16,0 |
178 |
|
247 |
17 |
6,6 |
14,1 |
17,2 |
109 |
377 |
18 |
4,9 |
11,9 |
17,2 |
86 |
|
261 |
18 |
4,9 |
13,9 |
18,1 |
99 |
385 |
19 |
4,8 |
18,5 |
17,9 |
202 |
|
200 |
19 |
6,1 |
10,4 |
18,3 |
111 |
401 |
20 |
4,9 |
17,8 |
18,5 |
201 |
|
187 |
20 |
6,2 |
10,0 |
18,7 |
112 |
Вариант 9 |
|
|
|
|
Вариант 10 |
|
|
|
||||
Y |
X1 |
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Вариант 13 |
|
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Вариант 14 |
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X3 |
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Вариант 15 |
|
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Вариант 16 |
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|
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|
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|
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|
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Вариант 17 |
|
|
|
|
Вариант 18 |
|
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Y |
X1 |
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X5 |
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Y |
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
X5 |
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1 |
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|
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Вариант 19 |
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Вариант 25 |
|
|
|
|
Вариант 26 |
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Y |
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Y |
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5,6 |
13,8 |
14,0 |
96 |
|
187 |
13 |
13,0 |
6,6 |
17,7 |
192 |
398 |
14 |
3,5 |
14,6 |
14,0 |
91 |
|
190 |
14 |
10,9 |
7,8 |
14,3 |
202 |
300 |
15 |
4,0 |
15,2 |
13,9 |
101 |
|
260 |
15 |
13,0 |
9,3 |
16,5 |
201 |
400 |
16 |
5,2 |
15,6 |
14,3 |
103 |
|
235 |
16 |
6,6 |
10,3 |
16,8 |
109 |
296 |
17 |
9,8 |
14,5 |
14,2 |
104 |
|
247 |
17 |
6,2 |
11,0 |
17,2 |
215 |
377 |
18 |
11,0 |
16,2 |
14,1 |
88 |
|
261 |
18 |
5,6 |
13,8 |
18,1 |
214 |
385 |
19 |
8,6 |
17,0 |
13,9 |
101 |
|
200 |
19 |
4,9 |
12,0 |
18,3 |
209 |
401 |
20 |
14,2 |
15,6 |
14,5 |
105 |
|
187 |
20 |
4,9 |
15,4 |
18,7 |
200 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Вариант 27 |
|
|
|
|
Вариант 28 |
|
|
|
||||
Y |
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
X5 |
|
Y |
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
X5 |
302 |
1 |
5,2 |
15,0 |
17,1 |
67 |
|
305 |
1 |
4,5 |
8,0 |
8,1 |
86 |
356 |
2 |
4,5 |
14,8 |
17,2 |
71 |
|
214 |
2 |
4,5 |
7,0 |
9,3 |
89 |
345 |
3 |
4,7 |
15,2 |
16,8 |
73 |
|
259 |
3 |
2,5 |
6,7 |
7,2 |
88 |
325 |
4 |
7,8 |
15,5 |
16,2 |
65 |
|
245 |
4 |
2,5 |
6,4 |
9,4 |
85 |
328 |
5 |
7,8 |
15,5 |
16,2 |
79 |
|
365 |
5 |
4,5 |
3,8 |
9,3 |
95 |
299 |
6 |
7,5 |
16,0 |
18,0 |
81 |
|
389 |
6 |
4,5 |
5,9 |
9,5 |
97 |
369 |
7 |
6,5 |
18,2 |
20,2 |
99 |
|
347 |
7 |
2,5 |
5,6 |
11,6 |
99 |
300 |
8 |
6,5 |
13,0 |
15,8 |
92 |
|
290 |
8 |
7,6 |
5,02 |
13,4 |
10 |
378 |
9 |
6,5 |
15,8 |
18,2 |
125 |
|
399 |
9 |
4,6 |
4,5 |
15,8 |
108 |
400 |
10 |
6,8 |
16,9 |
16,8 |
108 |
|
345 |
10 |
4,6 |
4,6 |
13,5 |
112 |
402 |
11 |
3,8 |
16,3 |
17,1 |
98 |
|
256 |
11 |
2,6 |
5,6 |
14,2 |
123 |
369 |
12 |
3,8 |
16,1 |
18,3 |
96 |
|
280 |
12 |
2,6 |
5,2 |
15,7 |
125 |
289 |
13 |
3,9 |
15,4 |
16,4 |
95 |
|
392 |
13 |
4,6 |
5,5 |
15,8 |
120 |
360 |
14 |
3,7 |
15,7 |
16,8 |
101 |
|
398 |
14 |
8,2 |
6,2 |
10,5 |
125 |
362 |
15 |
3,7 |
16,2 |
17,7 |
103 |
|
300 |
15 |
2,7 |
6,6 |
10,1 |
145 |
378 |
16 |
3,5 |
15,1 |
16,8 |
104 |
|
400 |
16 |
2,7 |
6,4 |
14,5 |
122 |
401 |
17 |
4,8 |
15,5 |
16,0 |
89 |
|
296 |
17 |
4,7 |
9,3 |
12,4 |
89 |
406 |
18 |
4,9 |
15,8 |
17,2 |
101 |
|
377 |
18 |
4,7 |
10,3 |
13,1 |
89 |
359 |
19 |
4,8 |
16,3 |
17,9 |
105 |
|
385 |
19 |
2,6 |
10,5 |
9,7 |
95 |
658 |
20 |
4,9 |
15,8 |
18,5 |
106 |
|
401 |
20 |
5,7 |
9,6 |
15,0 |
100 |
1 Будем считать, что приведенные в примере данные являются выборкой из двумерной нормально распределенной совокупности, являющейся достаточно однородной по своему составу.
2 Представленное в таблице «Регрессионная статистика» значение нормированного R2 соответствует значению скорректированного коэффициента множественной детерминации.