Н елинейный регрессионный анализ Вариант 15

По десяти предприятиям известны значения двух финансовых показателей:

№ п/п	Средняя стоимость 1 кв. м. общей площади жилья, тыс. руб., y	Стоимость реализованных жилищных инвестиционных проектов, тыс. руб., x
1	62,3	253
2	64,1	289
3	57,5	213
4	53,1	178
5	54,8	193
6	83,7	429
7	62,8	260
8	41,1	107
9	20,7	38
10	29,5	84

Требуется:

1. Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи.

2. Рассчитать параметры уравнений:

   1. степенной;

   2. показательной;

   3. гиперболической парной регрессии.

      3. Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.

      4. Оценить качество уравнений с помощью средней ошибки аппроксимации.

      5. Оценить статистическую надежность результатов регрессионного моделирования с помощью F-критерия Фишера (α = 0,05). Выбрать лучшее уравнение регрессии и дать его обоснование.

Н елинейный регрессионный анализ Вариант 16

По десяти предприятиям известны значения двух финансовых показателей:

№ п/п	Средняя стоимость 1 кв. м. общей площади жилья, тыс. руб., y	Стоимость реализованных жилищных инвестиционных проектов, тыс. руб., x
1	38,8	193
2	57,7	429
3	49,8	260
4	28,1	107
5	20,7	38
6	25,5	84
7	29,8	126
8	23,7	72
9	24,4	91
10	22,6	34

Требуется:

1. Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи.

2. Рассчитать параметры уравнений:

1. степенной;

2. показательной;

3. гиперболической парной регрессии.

   3. Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.

   4. Оценить качество уравнений с помощью средней ошибки аппроксимации.

   5. Оценить статистическую надежность результатов регрессионного моделирования с помощью F-критерия Фишера (α = 0,05). Выбрать лучшее уравнение регрессии и дать его обоснование.