Парная регрессия Задание 1
При изучении зависимости издержек обращения Y (млн. руб.) от объема товарооборота X (млн. руб.) было обследовано 10 однотипных фирм и получены следующие данные (таблица 1 по вариантам). Считая, что между признаками Y и X имеет место линейная корреляционная связь, требуется:
Определить линейное уравнение парной регрессии y(x).
Построить диаграмму рассеивания и линию регрессии.
Используя полученную связь, определить ожидаемую величину издержек обращения при объеме товарооборота V млн. руб. (см. таблицу1)
Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и сделать вывод о направлении и тесноте связи между признаками X и Y.
Определить коэффициент детерминации и выявить долю вариации в процентах, объясняемую линейной регрессией.
Рассчитать среднюю ошибку аппроксимации.
Найти доверительные интервалы для параметров регрессии с надежностью
γ = 0,95.
Определить статистическую значимость параметров регрессии с использованием дисперсионного анализа с применением критерия Фишера.
С помощью фиктивных переменных по качественному признаку «использование новых технологий» получить уравнения регрессии и дать экономическую интерпретацию.
Таблица 1.
Задание по вариантам 1-5
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|||||
X |
Y |
X |
Y |
X |
Y |
X |
Y |
X |
Y |
110 |
6,1 |
80 |
4,2 |
160 |
12,5 |
50 |
4,2 |
70 |
2,8 |
85 |
4,2 |
60 |
4,9 |
120 |
9,3 |
130 |
10,8 |
80 |
7,2 |
70 |
2,9 |
100 |
7,2 |
110 |
9,2 |
100 |
9,6 |
140 |
11,6 |
120 |
5,8 |
130 |
9,1 |
80 |
6,4 |
80 |
5,1 |
60 |
6,0 |
150 |
8,3 |
120 |
6,4 |
90 |
7,5 |
90 |
7,4 |
100 |
7,1 |
90 |
5,2 |
50 |
3,9 |
130 |
11,6 |
70 |
6,2 |
110 |
8,3 |
60 |
3,4 |
90 |
5,1 |
150 |
13,1 |
150 |
11,4 |
80 |
4,6 |
140 |
7,5 |
150 |
8,4 |
70 |
5,2 |
60 |
3,3 |
140 |
10,2 |
100 |
4,9 |
70 |
3,5 |
100 |
7,9 |
140 |
12,2 |
110 |
6,4 |
115 |
5,4 |
125 |
8,7 |
60 |
4,4 |
110 |
10,5 |
130 |
9,6 |
V |
60 |
V |
110 |
V |
95 |
V |
110 |
V |
150 |
Задание по вариантам 6-10
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
|||||
X |
Y |
X |
Y |
X |
Y |
X |
Y |
X |
Y |
70 |
2,8 |
80 |
4,2 |
100 |
3,8 |
120 |
4,0 |
140 |
5,4 |
110 |
3,5 |
60 |
4,0 |
110 |
4,4 |
85 |
3,6 |
110 |
4,1 |
85 |
2,4 |
100 |
4,5 |
60 |
3,2 |
110 |
4,0 |
120 |
5,6 |
65 |
2,1 |
70 |
3,6 |
120 |
4,8 |
70 |
2,6 |
90 |
3,3 |
100 |
3,4 |
50 |
3,4 |
70 |
3,0 |
115 |
4,3 |
130 |
4,2 |
90 |
3,2 |
110 |
5,2 |
80 |
3,5 |
90 |
3,4 |
80 |
2,9 |
120 |
3,6 |
90 |
3,9 |
130 |
4,5 |
60 |
2,9 |
100 |
3,6 |
80 |
2,5 |
40 |
3,1 |
75 |
3,3 |
55 |
2,5 |
75 |
2,5 |
130 |
4,1 |
75 |
3,3 |
105 |
4,1 |
100 |
3,0 |
135 |
4,9 |
110 |
3,3 |
105 |
4,9 |
50 |
3,1 |
130 |
4,5 |
60 |
3,0 |
V |
95 |
V |
50 |
V |
90 |
V |
80 |
V |
115 |