
- •Кафедра «Эконометрика и прикладная информатика в дизайне» методические указания
- •2. Традиционный метод наименьших квадратов (мнк)
- •3. Статистические свойства вектора оценок коэффициентов регрессии
- •4. Теорема Гаусса - Маркова
- •5. Несмещенные оценки дисперсии ошибок, ковариационной матрицы и дисперсии выборочных коэффициентов регрессии
- •6. Оценка значимости и доверительных интервалов для коэффициентов регрессии
- •7. Анализ вариации зависимой переменной
- •Значения сумм квадратов
- •Значения дисперсий
- •8. Выборочный коэффициент детерминации
- •9. Скорректированный коэффициент детерминации
- •10. Оценка значимости уравнения регрессии
- •11. Доверительный интервал для значений зависимой переменной
- •II. Демонстрационный пример выполнения задания
- •Зависимость объема реализации уi, руб. От цены продукции хi1, руб. И расходов на рекламу хi2, руб.
- •Задание
- •Решение
- •Расчетная таблица
- •Вспомогательная таблица для функции линейн
- •III. Задача для самостоятельного выполнения
- •Варианты заданий
III. Задача для самостоятельного выполнения
По 7 однотипным фирмам (i – номер фирмы) имеются данные за год по зависимости цены товара yi, руб. от дальности его перевозки хi1, км и расходов на рекламу в месяц xi2, тыс. руб. (варианты 1-30).
Требуется построить выборочное уравнение линейной множественной регрессии в порядке, рассмотренном в демонстрационном примере
Варианты заданий
Вариант № 1 |
i |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
yi |
48,72 |
53,01 |
51,39 |
73,71 |
67,16 |
69,27 |
42,09 |
|
xi1 |
12 |
19 |
17 |
27 |
21 |
22 |
10 |
|
xi2 |
10 |
14 |
10 |
11 |
6 |
7 |
12 |
Вариант № 2 |
i |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
yi |
46,42 |
51,11 |
49,09 |
71,51 |
64,46 |
66,67 |
39,99 |
|
xi1 |
11 |
18 |
16 |
26 |
20 |
21 |
9 |
|
xi2 |
11 |
15 |
11 |
12 |
7 |
8 |
13 |
Вариант № 3 |
i |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
yi |
47,22 |
50,41 |
49,39 |
70,61 |
65,16 |
67,07 |
40,59 |
|
xi1 |
13 |
20 |
18 |
28 |
22 |
23 |
11 |
|
xi2 |
10 |
14 |
10 |
11 |
6 |
7 |
12 |
Вариант № 4 |
i |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
yi |
45,92 |
48,81 |
47,59 |
67,91 |
62,56 |
64,47 |
39,69 |
|
xi1 |
13 |
20 |
18 |
28 |
22 |
23 |
11 |
|
xi2 |
10 |
14 |
10 |
11 |
6 |
7 |
12 |
Вариант № 5 |
i |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
yi |
47,62 |
49,41 |
48,79 |
68,01 |
63,76 |
65,47 |
41,39 |
|
xi1 |
13 |
20 |
18 |
28 |
22 |
23 |
11 |
|
xi2 |
10 |
14 |
10 |
11 |
6 |
7 |
12 |
|
Вариант № 6 |
i |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
yi |
36,52 |
36,61 |
36,19 |
52,51 |
49,56 |
51.07 |
31,09 |
|
xi1 |
12 |
19 |
17 |
27 |
21 |
22 |
10 |
|
xi2 |
10 |
14 |
10 |
11 |
6 |
7 |
12 |
Вариант № 7 |
i |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
yi |
35,42 |
33,71 |
34,09 |
48,31 |
47,06 |
48,27 |
30,19 |
|
xi1 |
13 |
20 |
18 |
28 |
22 |
23 |
11 |
|
xi2 |
11 |
15 |
11 |
12 |
7 |
8 |
13 |
Вариант № 8 |
i |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
yi |
35,42 |
34,61 |
35,59 |
52,51 |
50,96 |
52,17 |
28,99 |
|
xi1 |
11 |
18 |
16 |
26 |
20 |
21 |
9 |
|
xi2 |
13 |
17 |
13 |
14 |
9 |
10 |
15 |
Вариант № 9 |
i |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
yi |
40,32 |
41,91 |
42,49 |
63,31 |
59,86 |
61,37 |
32,89 |
|
xi1 |
12 |
19 |
17 |
27 |
21 |
22 |
10 |
|
xi2 |
12 |
16 |
12 |
13 |
8 |
9 |
14 |
Вариант № 10 |
i |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
yi |
49,52 |
52,21 |
52,19 |
74,11 |
69,56 |
71,27 |
42,09 |
|
xi1 |
13 |
20 |
18 |
28 |
22 |
23 |
11 |
|
xi2 |
11 |
15 |
11 |
12 |
7 |
8 |
13 |
Вариант № 11 |
i |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
yi |
36,22 |
38,01 |
37,39 |
56,61 |
52,36 |
54,07 |
29.99 |
|
xi1 |
11 |
18 |
16 |
26 |
20 |
21 |
9 |
|
xi2 |
12 |
16 |
12 |
13 |
8 |
9 |
14 |
Вариант № 12 |
i |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
yi |
50,12 |
51,91 |
51,29 |
70,51 |
66,26 |
67,97 |
43,89 |
|
xi1 |
12 |
19 |
17 |
27 |
21 |
22 |
10 |
|
xi2 |
10 |
14 |
10 |
11 |
6 |
7 |
32 |
Вариант № 13 |
i |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
yi |
37,52 |
35,91 |
35,69 |
49,11 j |
47,46 |
48,77 |
32,89 |
|
xi1 |
11 |
18 |
16 |
26 |
20 |
21 |
9 |
|
xi2 |
11 |
15 |
и |
12 |
7 |
8 |
13 |
Вариант № 14 |
i |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
yi |
49,92 |
51,81 |
50,59 |
69,01 |
64,36 |
66,17 |
44,29 |
|
xi1 |
12 |
19 |
17 |
27 |
21 |
22 |
10 |
|
xi2 |
10 |
14 |
10 |
11 |
6 |
7 |
12 |
Вариант № 15 |
i |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
yi |
49,92 |
50,91 |
51,09 |
70,11 |
66,86 |
68,37 |
43,29 |
|
xi1 |
14 |
21 |
19 |
29 |
23 |
24 |
12 |
|
xi2 |
8 |
12 |
8 |
9 |
4 |
5 |
10 |
Вариант № 16 |
i |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
yi |
40,72 |
40,81 |
40,39 |
56,71 |
53,76 |
55,27 |
35,29 |
|
xi1 |
9 |
16 |
14 |
24 |
18 |
19 |
7 |
|
xi2 |
7 |
11 |
7 |
8 |
3 |
4 |
9 |
Вариант № 17 |
i |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
yi |
42,92 |
46,51 |
45,09 |
66,41 |
60,46 |
62,47 |
36,49 |
|
xi1 |
8 |
15 |
13 |
23 |
17 |
18 |
6 |
|
xi2 |
8 |
12 |
8 |
9 |
4 |
5 |
10 |
Вариант № 18 |
i |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
yi |
58,02 |
62,61 |
61,19 |
84,41 |
77,76 |
79,87 |
50,99 |
|
xi1 |
12 |
19 |
17 |
27 |
21 |
22 |
10 |
|
xi2 |
7 |
11 |
7 |
8 |
3 |
4 |
9 |
Вариант № 19 |
i |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
yi |
44,72 |
46,61 |
45,39 |
63,81 |
59,16 |
60,97 |
39,09 |
|
xi1 |
9 |
16 |
14 |
24 |
18 |
19 |
7 |
|
xi2 |
8 |
12 |
8 |
9 |
4 |
5 |
10 |
Вариант № 20 |
i |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
yi |
37,92 |
39,21 |
39,59 |
59,51 |
56,16 |
57,67 |
30,89 |
|
xi1 |
8 |
15 |
13 |
23 |
17 |
18 |
6 |
|
xi2 |
10 |
14 |
10 |
11 |
6 |
7 |
12 |
Вариант № 21 |
i |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
yi |
42,82 |
43,81 |
43,99 |
63,01 |
59,76 |
61,27 |
36,19 |
|
xi1 |
12 |
19 |
17 |
27 |
21 |
22 |
10 |
|
xi2 |
7 |
11 |
7 |
8 |
3 |
4 |
9 |