ПЗ Парная регрессия(варианты)
.pdfВариант 1.
Имеются данные о суммах еженедельных расходов магазинов округа на рекламу (долл.) и объеме продаж(долл.)
Еженедельные расходы на рекламу |
Объем продаж |
41 |
1250 |
54 |
1380 |
63 |
1425 |
54 |
1425 |
48 |
1450 |
46 |
1300 |
62 |
1400 |
61 |
1510 |
64 |
1575 |
71 |
1650 |
1.Выбрать признак Х и признак У
2.Проверить исходные данные на однородность.
3.Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи. 4.Рассчитать параметры парного уравнения регрессии.
5.Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 6.Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
7.Оценить статистическую надежность (практическую значимость) регрессионного моделирования. 8.Выполнить точечный и интервальный прогноз значения y, если х увеличится на 10% от его среднего уровня.
Вариант 2.
В целях планирования годового бюджета автобусного парка необходимо выяснить существует ли положительная взаимосвязь между расходами на содержание автобуса и сроком его эксплуатации.
|
Расходы на содержание, долл |
Срок эксплуатации, лет |
1. |
859 |
8 |
2. |
682 |
5 |
3. |
708 |
9 |
4. |
1094 |
11 |
5. |
224 |
2 |
6. |
320 |
1 |
7. |
651 |
8 |
8. |
1049 |
12 |
1.Выбрать признак Х и признак У
2.Проверить исходные данные на однородность.
3.Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи. 4.Рассчитать параметры парного уравнения регрессии.
5.Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 6.Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
7.Оценить статистическую надежность (практическую значимость) регрессионного моделирования. 8.Выполнить точечный и интервальный прогноз значения y, если х увеличится на 10% от его среднего уровня.
Вариант 3.
Изучается зависимость времени, затрачиваемого на обслуживание одного покупателя от стоимости покупок.
|
Время обслуживания, мин |
Стоимость покупок, долл |
1. |
3,0 |
36 |
2. |
1,3 |
13 |
3. |
7,4 |
81 |
4. |
5,9 |
78 |
5. |
8,4 |
103 |
6. |
5,0 |
64 |
7. |
8,1 |
67 |
8. |
1,9 |
25 |
9. |
6,2 |
55 |
1.Выбрать признак Х и признак У
2.Проверить исходные данные на однородность.
3.Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи. 4.Рассчитать параметры парного уравнения регрессии.
5.Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 6.Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
7.Оценить статистическую надежность (практическую значимость) регрессионного моделирования.
8.Выполнить точечный и интервальный прогноз значения y, если х увеличится на 10% от его среднего уровня.
Вариант 4.
Изучается зависимость расходов на питание от размера годового дохода
|
Годовые расходы на питание, тыс.долл |
Годовой доход, тыс.долл |
1. |
2,4 |
11 |
2. |
0,8 |
3 |
3. |
1,6 |
4 |
4. |
1,8 |
7 |
5. |
2,4 |
9 |
6. |
2,3 |
8 |
7. |
1,1 |
5 |
8. |
1,5 |
7 |
9. |
2,1 |
8 |
1.Выбрать признак Х и признак У
2.Проверить исходные данные на однородность.
3.Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи. 4.Рассчитать параметры парного уравнения регрессии.
5.Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 6.Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
7.Оценить статистическую надежность (практическую значимость) регрессионного моделирования. 8.Выполнить точечный и интервальный прогноз значения y, если х увеличится на 10% от его среднего уровня.
Вариант 5.
Изучается зависимость количества получаемых разрешений на строительство от уровня банковской учетной ставки.
|
Количество разрешений на строительство, ед. |
Банковская учетная ставка, % |
1. |
786 |
10,2 |
2. |
494 |
12,6 |
3. |
289 |
13,5 |
4. |
892 |
9,7 |
5. |
343 |
10,8 |
6. |
888 |
9,5 |
7. |
509 |
10,9 |
8. |
987 |
9,2 |
9. |
187 |
14,2 |
Задание:
1.Выбрать признак Х и признак У
2.Проверить исходные данные на однородность.
3.Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи. 4.Рассчитать параметры парного уравнения регрессии.
5.Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 6.Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
7.Оценить статистическую надежность (практическую значимость) регрессионного моделирования. 8.Выполнить точечный и интервальный прогноз значения y, если х увеличится на 10% от его среднего уровня.
Вариант 6.
Имеются следующие данные:
№ |
Удельный вес рабочих со спецподготовкой,% |
Удельный вес бракованной продукции ,% |
1. |
15 |
18 |
2. |
18 |
12 |
3. |
21 |
11 |
4. |
23 |
10 |
5. |
22 |
13 |
6. |
28 |
10 |
7. |
31 |
9 |
8. |
37 |
8 |
9. |
40 |
6 |
1.Выбрать признак Х и признак У
2.Проверить исходные данные на однородность.
3.Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи. 4.Рассчитать параметры парного уравнения регрессии.
5.Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 6.Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
7.Оценить статистическую надежность (практическую значимость) регрессионного моделирования. 8.Выполнить точечный и интервальный прогноз значения y, если х увеличится на 10% от его среднего уровня.
Вариант 7.
Имеются следующие данные:
|
Скорость товарооборота (число оборотов) |
Уровень рентабельности, % |
1. |
5,49 |
0,78 |
2. |
4,68 |
0,38 |
3. |
4,67 |
0,21 |
4. |
4,54 |
0,51 |
5. |
4,56 |
0,95 |
6. |
6,02 |
1,05 |
7. |
5,72 |
0,83 |
8. |
5,43 |
0,98 |
9. |
5,38 |
0,86 |
Задание:
1.Выбрать признак Х и признак У
2.Проверить исходные данные на однородность.
3.Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи. 4.Рассчитать параметры парного уравнения регрессии.
5.Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 6.Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
7.Оценить статистическую надежность (практическую значимость) регрессионного моделирования. 8.Выполнить точечный и интервальный прогноз значения y, если х увеличится на 10% от его среднего уровня.
|
|
|
Вариант 8. |
|
|
Имеются следующие данные: |
|
|
|
|
|
Цена товара, руб. |
|
Объем продаж, шт. |
1. |
|
99 |
|
100 |
2. |
|
82 |
|
115 |
3. |
|
77 |
|
210 |
4. |
|
69 |
|
270 |
5. |
|
52 |
|
323 |
6. |
|
44 |
|
478 |
7. |
|
31 |
|
544 |
8. |
|
29 |
|
564 |
9. |
|
28 |
|
570 |
1.Выбрать признак Х и признак У
2.Проверить исходные данные на однородность.
3.Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи. 4.Рассчитать параметры парного уравнения регрессии.
5.Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 6.Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
7.Оценить статистическую надежность (практическую значимость) регрессионного моделирования. 8.Выполнить точечный и интервальный прогноз значения y, если х увеличится на 10% от его среднего уровня.
Вариант 9.
Имеются следующие данные:
|
Производительность труда, тыс.руб. на чел. |
Удельный вес механизированных работ, % |
1. |
4,30 |
84 |
2. |
4,15 |
83 |
3. |
3,00 |
67 |
4. |
3,42 |
63 |
5. |
3,30 |
69 |
6. |
3,40 |
70 |
7. |
4,10 |
73 |
8. |
3,70 |
81 |
9. |
3,50 |
77 |
1.Выбрать признак Х и признак У
2.Проверить исходные данные на однородность.
3.Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи. 4.Рассчитать параметры парного уравнения регрессии.
5.Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 6.Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
7.Оценить статистическую надежность (практическую значимость) регрессионного моделирования. 8.Выполнить точечный и интервальный прогноз значения y, если х увеличится на 10% от его среднего уровня.
Вариант 10
Имеются следующие данные:
|
Среднедушевой располагаемый доход, тыс.руб. |
Среднедушевое потребление, тыс.руб. |
1. |
4100 |
3800 |
2. |
4300 |
3900 |
3. |
4900 |
4300 |
4. |
5250 |
4800 |
5. |
5760 |
5200 |
6. |
6320 |
5350 |
7. |
6570 |
5900 |
8. |
7800 |
6000 |
9. |
8300 |
6800 |
1.Выбрать признак Х и признак У
2.Проверить исходные данные на однородность.
3.Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи. 4.Рассчитать параметры парного уравнения регрессии.
5.Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 6.Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
7.Оценить статистическую надежность (практическую значимость) регрессионного моделирования. 8.Выполнить точечный и интервальный прогноз значения y, если х увеличится на 10% от его среднего уровня.
|
|
Вариант 11. |
|
Имеются следующие данные: |
|
|
|
№ |
Объем продукции |
|
Среднесписочное число рабочих, чел |
1. |
4,3 |
|
250 |
2. |
6,4 |
|
395 |
3. |
6,2 |
|
468 |
4. |
1,5 |
|
120 |
5. |
2,5 |
|
174 |
6. |
8,9 |
|
450 |
7. |
9,4 |
|
581 |
8. |
4,4 |
|
435 |
9. |
5,6 |
|
380 |
1.Выбрать признак Х и признак У
2.Проверить исходные данные на однородность.
3.Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи. 4.Рассчитать параметры парного уравнения регрессии.
5.Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 6.Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
7.Оценить статистическую надежность (практическую значимость) регрессионного моделирования. 8.Выполнить точечный и интервальный прогноз значения y, если х увеличится на 10% от его среднего уровня.
|
|
|
Вариант 12. |
|
|
Имеются следующие данные: |
|
|
|
|
|
Объем продукции, млн.руб. |
|
Основные фонды, млн.руб. |
1. |
|
4,3 |
|
3,3 |
2. |
|
6,4 |
|
3,5 |
3. |
|
6,2 |
|
3,9 |
4. |
|
2,5 |
|
2,0 |
5. |
|
9,4 |
|
5,5 |
6. |
|
4,4 |
|
4,9 |
7. |
|
5,6 |
|
4,5 |
8. |
|
3,6 |
|
3,1 |
9. |
|
3,9 |
|
4,0 |
1.Выбрать признак Х и признак У
2.Проверить исходные данные на однородность.
3.Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи. 4.Рассчитать параметры парного уравнения регрессии.
5.Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 6.Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
7.Оценить статистическую надежность (практическую значимость) регрессионного моделирования. 8.Выполнить точечный и интервальный прогноз значения y, если х увеличится на 10% от его среднего уровня.
|
|
|
Вариант 13 |
|
|
Имеются следующие данные: |
|
|
|
|
|
Объем продукции, млн.руб. |
|
Использование производственных мощностей, % |
1. |
|
3,5 |
|
74 |
2. |
|
4,3 |
|
78 |
3. |
|
3,2 |
|
75 |
4. |
|
9,6 |
|
92 |
5. |
|
4,4 |
|
80 |
6. |
|
3,0 |
|
80 |
7. |
|
5,5 |
|
85 |
8. |
|
7,9 |
|
87 |
9. |
|
3,6 |
|
77 |
1.Выбрать признак Х и признак У
2.Проверить исходные данные на однородность.
3.Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи. 4.Рассчитать параметры парного уравнения регрессии.
5.Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 6.Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
7.Оценить статистическую надежность (практическую значимость) регрессионного моделирования. 8.Выполнить точечный и интервальный прогноз значения y, если х увеличится на 10% от его среднего уровня.
|
|
Вариант 14. |
|
Имеются следующие данные: |
|
|
|
№ |
Стаж работы в годах |
|
Средний тарифный разряд выполняемых работ |
|
|
|
|
1. |
9 |
|
4,7 |
2. |
10 |
|
4,9 |
3. |
5 |
|
4,2 |
4. |
9 |
|
4,5 |
5. |
6 |
|
4,1 |
6. |
7 |
|
4,4 |
7. |
10 |
|
5,0 |
8. |
12 |
|
5,2 |
9. |
11 |
|
4,9 |
1.Выбрать признак Х и признак У
2.Проверить исходные данные на однородность.
3.Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи. 4.Рассчитать параметры парного уравнения регрессии.
5.Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 6.Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
7.Оценить статистическую надежность (практическую значимость) регрессионного моделирования. 8.Выполнить точечный и интервальный прогноз значения y, если х увеличится на 10% от его среднего уровня.
Вариант 15.
Имеются следующие данные:
№ рабочего |
Стаж работы в годах |
% выполнения норм выработки |
1 |
6 |
104 |
2 |
8 |
107 |
3 |
9 |
110 |
4 |
11 |
100 |
5 |
3 |
98 |
6 |
4 |
100 |
7 |
7 |
102 |
8 |
8 |
106 |
9 |
10 |
110 |
10 |
12 |
111 |
1.Выбрать признак Х и признак У
2.Проверить исходные данные на однородность.
3.Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи. 4.Рассчитать параметры парного уравнения регрессии.
5.Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 6.Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
7.Оценить статистическую надежность (практическую значимость) регрессионного моделирования. 8.Выполнить точечный и интервальный прогноз значения y, если х увеличится на 10% от его среднего уровня.
|
|
Вариант 16 |
Имеются следующие данные: |
|
|
№ завода |
Рентабельность , % |
Производительность труда, млн.руб. на 1 работника |
1 |
7 |
7 |
2 |
8 |
10 |
3 |
7 |
9 |
4 |
9 |
11 |
5 |
9 |
11 |
6 |
8 |
11 |
7 |
11 |
13 |
8 |
11 |
14 |
9 |
16 |
17 |
10 |
15 |
18 |
1.Выбрать признак Х и признак У
2.Проверить исходные данные на однородность.
3.Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи. 4.Рассчитать параметры парного уравнения регрессии.
5.Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 6.Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
7.Оценить статистическую надежность (практическую значимость) регрессионного моделирования. 8.Выполнить точечный и интервальный прогноз значения y, если х увеличится на 10% от его среднего уровня.
|
|
Вариант 17 |
|
Имеются следующие данные: |
|
|
|
№ завода |
Рентабельность , % |
|
Средний возраст производственного оборудования, лет |
1 |
7 |
|
20 |
2 |
8 |
|
19 |
3 |
7 |
|
21 |
4 |
9 |
|
17 |
5 |
9 |
|
16 |
6 |
8 |
|
18 |
7 |
11 |
|
15 |
8 |
11 |
|
14 |
9 |
16 |
|
10 |
10 |
15 |
|
11 |
1.Выбрать признак Х и признак У
2.Проверить исходные данные на однородность.
3.Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи. 4.Рассчитать параметры парного уравнения регрессии.
5.Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 6.Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
7.Оценить статистическую надежность (практическую значимость) регрессионного моделирования. 8.Выполнить точечный и интервальный прогноз значения y, если х увеличится на 10% от его среднего уровня.
Вариант 18
Имеются следующие данные:
№ с/х предприятия |
Урожайность зерновых, ц/га |
Доза удобрений на 1 га посева зерновых, ц |
1 |
23 |
2,0 |
2 |
31 |
4,1 |
3 |
35 |
3,8 |
4 |
36 |
3,9 |
5 |
23 |
2,1 |
6 |
34 |
4,0 |
7 |
38 |
4,1 |
8 |
17 |
1,8 |
9 |
23 |
1,7 |
10 |
37 |
3,0 |
1.Выбрать признак Х и признак У
2.Проверить исходные данные на однородность.
3.Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи. 4.Рассчитать параметры парного уравнения регрессии.
5.Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 6.Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
7.Оценить статистическую надежность (практическую значимость) регрессионного моделирования. 8.Выполнить точечный и интервальный прогноз значения y, если х увеличится на 10% от его среднего уровня.
Вариант 19.
Имеются следующие данные:
|
Производительность труда, тыс.руб. на чел. |
Удельный вес механизированных работ, % |
1. |
4,30 |
84 |
2. |
4,15 |
83 |
3. |
3,00 |
67 |
4. |
3,42 |
63 |
5. |
3,30 |
69 |
6. |
3,40 |
70 |
7. |
4,10 |
73 |
8. |
3,70 |
81 |
9. |
3,50 |
77 |
1.Выбрать признак Х и признак У
2.Проверить исходные данные на однородность.
3.Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи. 4.Рассчитать параметры парного уравнения регрессии.
5.Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 6.Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
7.Оценить статистическую надежность (практическую значимость) регрессионного моделирования. 8.Выполнить точечный и интервальный прогноз значения y, если х увеличится на 10% от его среднего уровня.
Вариант 20
Имеются следующие данные:
№ респондента |
Среднедушевой располагаемый доход, тыс.руб. |
Среднедушевое потребление, тыс.руб. |
1. |
7500 |
6400 |
2. |
8400 |
6300 |
3. |
8300 |
6800 |
4. |
8700 |
7000 |
5. |
6250 |
4200 |
6. |
10500 |
9100 |
7. |
11300 |
10000 |
8. |
11200 |
10200 |
9. |
9800 |
8600 |
1.Выбрать признак Х и признак У
2.Проверить исходные данные на однородность.
3.Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи. 4.Рассчитать параметры парного уравнения регрессии.
5.Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 6.Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
7.Оценить статистическую надежность (практическую значимость) регрессионного моделирования. 8.Выполнить точечный и интервальный прогноз значения y, если х увеличится на 10% от его среднего уровня.
Вариант 21.
Имеются данные о суммах еженедельных расходов магазинов округа на рекламу и объеме продаж
Еженедельные расходы на рекламу, долл. |
Объем продаж, тыс.долл. |
115 |
4500 |
121 |
5200 |
84 |
3250 |
95 |
3800 |
105 |
4000 |
102 |
4150 |
108 |
4600 |
80 |
2950 |
82 |
3300 |
90 |
3600 |
1.Выбрать признак Х и признак У
2.Проверить исходные данные на однородность.
3.Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи. 4.Рассчитать параметры парного уравнения регрессии.
5.Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 6.Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
7.Оценить статистическую надежность (практическую значимость) регрессионного моделирования. 8.Выполнить точечный и интервальный прогноз значения y, если х увеличится на 10% от его среднего уровня.
Вариант 22
Имеются следующие данные:
№ рабочего |
Стаж работы в годах |
% выполнения норм выработки |
1 |
10 |
110 |
2 |
12 |
111 |
3 |
15 |
115 |
4 |
4 |
102 |
5 |
6 |
104 |
6 |
8 |
107 |
7 |
9 |
110 |
8 |
11 |
100 |
9 |
3 |
98 |
10 |
4 |
100 |
|
7 |
102 |
1.Выбрать признак Х и признак У
2.Проверить исходные данные на однородность.
3.Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи. 4.Рассчитать параметры парного уравнения регрессии.
5.Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 6.Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
7.Оценить статистическую надежность (практическую значимость) регрессионного моделирования. 8.Выполнить точечный и интервальный прогноз значения y, если х увеличится на 10% от его среднего уровня.
Вариант 23.
Изучается зависимость времени, затрачиваемого на обслуживание одного покупателя от стоимости покупок.
|
Время обслуживания, мин |
Стоимость покупок, долл |
1. |
1,5 |
5,0 |
2. |
2,3 |
12,5 |
3. |
3,2 |
25,8 |
4. |
5,8 |
48,0 |
5. |
3,5 |
28,2 |
6. |
4,8 |
35,0 |
7. |
6,9 |
59,0 |
8. |
4,6 |
30,0 |
9. |
5,4 |
45,6 |
1.Выбрать признак Х и признак У
2.Проверить исходные данные на однородность.
3.Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи. 4.Рассчитать параметры парного уравнения регрессии.
5.Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 6.Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
7.Оценить статистическую надежность (практическую значимость) регрессионного моделирования.
8.Выполнить точечный и интервальный прогноз значения y, если х увеличится на 10% от его среднего уровня.
Вариант 24.
Изучается зависимость расходов на питание (Y) от размера годового дохода (X)
№ |
Годовые расходы на питание, тыс.долл |
Годовой доход, тыс.долл |
1. |
4,5 |
20 |
2. |
3,7 |
18 |
3. |
5,1 |
15 |
4. |
6,0 |
16 |
5. |
5,4 |
14 |
6. |
4,2 |
12 |
7. |
3,8 |
15 |
8. |
3,2 |
17 |
9. |
2,1 |
10 |
1.Выбрать признак Х и признак У
2.Проверить исходные данные на однородность.
3.Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи. 4.Рассчитать параметры парного уравнения регрессии.
5.Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 6.Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
7.Оценить статистическую надежность (практическую значимость) регрессионного моделирования. 8.Выполнить точечный и интервальный прогноз значения y, если х увеличится на 10% от его среднего уровня.
Вариант 25.
Изучается зависимость количества получаемых разрешений на строительство от уровня учетной ставки.
|
Количество разрешений на строительство, ед. |
Банковская учетная ставка, % |
1. |
1050 |
8,7 |
2. |
985 |
9,1 |
3. |
983 |
8,9 |
4. |
502 |
10,1 |
5. |
600 |
10,0 |
6. |
604 |
9,8 |
7. |
870 |
8,8 |
8. |
580 |
9,9 |
9. |
705 |
9,3 |
1.Выбрать признак Х и признак У
2.Проверить исходные данные на однородность.
3.Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи. 4.Рассчитать параметры парного уравнения регрессии.
5.Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 6.Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
7.Оценить статистическую надежность (практическую значимость) регрессионного моделирования. 8.Выполнить точечный и интервальный прогноз значения y, если х увеличится на 10% от его среднего уровня.
Вариант 26.
Имеются следующие данные:
Предприятия |
Удельный вес рабочих со спец.подготовкой,% |
Удельный вес бракованной продукции ,% |
1. |
17 |
20 |
2. |
20 |
18 |
3. |
25 |
15 |
4. |
23 |
11 |
5. |
21 |
12 |
6. |
29 |
11 |
7. |
30 |
7 |
8. |
35 |
6 |
9. |
39 |
5 |
1.Выбрать признак Х и признак У
2.Проверить исходные данные на однородность.
3.Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи. 4.Рассчитать параметры парного уравнения регрессии.
5.Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 6.Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
7.Оценить статистическую надежность (практическую значимость) регрессионного моделирования. 8.Выполнить точечный и интервальный прогноз значения y, если х увеличится на 10% от его среднего уровня.
Вариант 27.
Имеются следующие данные:
|
Скорость товарооборота (число оборотов) |
Уровень рентабельности,% |
1. |
5,2 |
12,5 |
2. |
4,4 |
10,8 |
3. |
4,6 |
11,4 |
4. |
4,5 |
10,7 |
5. |
4,8 |
11,8 |
6. |
6,0 |
21,2 |
7. |
5,7 |
18,4 |
8. |
5,4 |
15,6 |
9. |
5,3 |
16,0 |
1.Выбрать признак Х и признак У
2.Проверить исходные данные на однородность.
3.Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи. 4.Рассчитать параметры парного уравнения регрессии.
5.Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 6.Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
7.Оценить статистическую надежность (практическую значимость) регрессионного моделирования. 8.Выполнить точечный и интервальный прогноз значения y, если х увеличится на 10% от его среднего уровня.
|
|
|
Вариант 28. |
|
|
Имеются следующие данные: |
|
|
|
|
|
Цена товара, руб. |
|
Объем продаж, тыс. шт. |
1. |
|
680 |
|
4,8 |
2. |
|
599 |
|
10,1 |
3. |
|
604 |
|
9,6 |
4. |
|
650 |
|
6,8 |
5. |
|
630 |
|
7,5 |
6. |
|
620 |
|
8,6 |
7. |
|
675 |
|
5,6 |
8. |
|
660 |
|
5,3 |
9. |
|
645 |
|
6,9 |
1.Выбрать признак Х и признак У
2.Проверить исходные данные на однородность.
3.Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи. 4.Рассчитать параметры парного уравнения регрессии.
5.Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 6.Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
7.Оценить статистическую надежность (практическую значимость) регрессионного моделирования. 8.Выполнить точечный и интервальный прогноз значения y, если х увеличится на 10% от его среднего уровня.
Вариант 29.
Имеются следующие данные:
№ рабочего |
Стаж работы в годах |
% выполнения норм выработки |
1 |
2 |
97 |
2 |
10 |
119 |
3 |
5 |
100 |
4 |
3 |
100 |
5 |
2 |
101 |
6 |
7 |
105 |
7 |
10 |
110 |
8 |
12 |
111 |
9 |
15 |
115 |
10 |
4 |
102 |
1.Выбрать признак Х и признак У
2.Проверить исходные данные на однородность.
3.Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи.