
- •Вариант 1
- •Вариант 2
- •Вариант 3
- •Вариант 4
- •Вариант 5
- •Вариант 6
- •Вариант 7
- •Вариант 8
- •Вариант 9
- •Вариант 10
- •Вариант 11
- •Вариант 12
- •Вариант 13
- •Вариант 14
- •Вариант 15
- •Вариант 16
- •Вариант 17
- •Вариант 18
- •Вариант 19
- •Вариант 20
- •Вариант 21
- •Вариант 22
- •Вариант 23
- •Вариант 24
- •Вариант 25
- •Вариант 26
- •Вариант 28
- •Вариант 29
- •Вариант 30
- •Вариант 31
- •Вариант 33
- •Вариант 34
Вариант 25
В результате выборочного обследования предприятий, производящих одноименную продукцию, получены следующие данные:
№ завода |
Фактически произведено продукции, тыс. руб. |
Общая сумма затрат на продукции, тыс. руб. |
1 |
72 |
42 |
2 |
75 |
46 |
3 |
64 |
36 |
4 |
138 |
66 |
5 |
30 |
22 |
6 |
103 |
59 |
7 |
50 |
33 |
8 |
87 |
47 |
9 |
136 |
66 |
10 |
53 |
32 |
11 |
51 |
35 |
12 |
58 |
30 |
13 |
62 |
32 |
14 |
30 |
18 |
15 |
100 |
57 |
16 |
114 |
59 |
17 |
50 |
33 |
18 |
20 |
11 |
19 |
90 |
54 |
20 |
142 |
70 |
21 |
77 |
44 |
22 |
63 |
40 |
23 |
86 |
49 |
24 |
106 |
57 |
25 |
98 |
52 |
1. Оценить коэффициенты линейной регрессии по методу наименьших квадратов.
2. Проверить статистическую значимость оценок теоретических коэффициентов при уровне значимости .
3. Рассчитать 95%-е доверительные интервалы для теоретических коэффициентов регрессии.
4. Спрогнозировать значение Y при X=121 и рассчитайте 95%-й доверительный интервал для условного математического ожидания M(Y/X=121)
5. Рассчитать границы интервала, в котором будет сосредоточено не менее 95% возможных значений Y при X=121.
7. Рассчитать коэффициент детерминации .
8. Рассчитать - статистику для коэффициента детерминации и оценить его статистическую значимость.
Вариант 26
В результате выборочного обследования (случайный, бесповторный отбор) были получены следующие данные о розничном товарообороте и издержках обращения по магазинам:
-
№ магазина
Объем розничного товарооборота, млн. руб.
Издержки обращения, млн. руб.
1
20
1,6.
2
59
3,8
3
83
4,7
4
47
3,9
5
25
1,5
6
39
2,7
7
51
3,1
8
41
3,0
9
64
4,5
10
43
3,7
11
57
3,9
12
47
2,9
13
28
1,8
14
67
3,9
15
74
3,8
16
56
3,7
17
34
2,7
18
56
2,9
19
70
4,0
20
59
3.7
21
27
1,7
22
38
2,8
23
46
4,0
24
53
3,9
25
66
4,0
1. Оценить коэффициенты линейной регрессии по методу наименьших квадратов.
2. Проверить статистическую значимость оценок теоретических коэффициентов при уровне значимости .
3. Рассчитать 95%-е доверительные интервалы для теоретических коэффициентов регрессии.
4. Спрогнозировать значение Y при X=55 и рассчитайте 95%-й доверительный интервал для условного математического ожидания M(Y/X=55).
5. Рассчитать границы интервала, в котором будет сосредоточено не менее 95% возможных значений Y при X=55.
7. Рассчитать коэффициент детерминации .
8. Рассчитать - статистику для коэффициента детерминации и оценить его статистическую значимость.