
- •Рекомендації до написання контрольної роботи
- •Варіанти контрольної роботи
- •Теоретичні питання контрольної роботи
- •Питання до іспиту з дисципліни “Економетрика”
- •Умови практичних завдань контрольної роботи
- •Навчально-методичні матеріали Список літератури Базова
- •Допоміжна
- •Трохи теорії Парна регресія
- •Багатофакторна регресія
- •Приклад практичного завдання контрольної роботи Задача 1
- •Задача 2
- •Теоретичні відомості та алгоритми розв’язування задач з допомогою електронних таблиць Excel
- •Трохи теорії
- •Хід роботи
- •Трохи теорії
- •Хід роботи
Умови практичних завдань контрольної роботи
Задача 1
Варіант 1
Підприємство має велику кількість філій, і керівництво хотіло би знати, як у (річний товарооборот однієї філії, млн. грн.) функціонально залежить від х – торгової площі, тис. м2.
Для дванадцяти філій маємо значення показників y, x:
Номер філії, t |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
Річний товарооборот філії y, млн. грн. |
2,93 |
5,27 |
6,85 |
7,01 |
7,02 |
8,35 |
4,33 |
5,77 |
7,68 |
3,16 |
1,52 |
3,15 |
Торгова площа х, тис. м2 |
0,31 |
0,98 |
1,21 |
1,29 |
1,12 |
1,49 |
0,78 |
0,94 |
1,29 |
0,48 |
0,24 |
0,55 |
Побудуйте модель лінійної парної регресії y=β0+β1x+u, яка б описувала дану залежність
Варіант 2
Підприємство має велику кількість філій, і керівництво хотіло би знати, як у (річний товарооборот однієї філії, млн. грн.) функціонально залежить від х – середньоденної інтенсивності покупців, тис. чол./ день
Для дванадцяти філій маємо значення показників y, x:
Номер філії, t |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
Річний товарооборот філії y, млн. грн. |
2,93 |
5,27 |
6,85 |
7,01 |
7,02 |
8,35 |
4,33 |
5,77 |
7,68 |
3,16 |
1,52 |
3,15 |
Середньоденна інтенсивність покупців x, тис. осіб / день |
10,4 |
7,1 |
10,1 |
9,9 |
13,2 |
13,2 |
8,4 |
12,6 |
12,7 |
11,1 |
8,5 |
9,1 |
Побудуйте модель лінійної парної регресії y=β0+β1x+u, яка б описувала дану залежність
Варіант 3
У таблиці представлені поквартальні дані про у – кількість проданих гербер у Миколаєві та х – середню роздрібну ціну гербер на ринку (грн.)
Квартал |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
у, шт. |
6482 |
5348 |
5429 |
6079 |
4924 |
5862 |
4216 |
1253 |
4038 |
3476 |
2911 |
3950 |
х, грн. |
1,26 |
1,44 |
1,57 |
1,51 |
1,53 |
1,47 |
1,59 |
1,23 |
1,6 |
1,49 |
1,77 |
1,44 |
Побудуйте модель лінійної парної регресії y=β0+β1x+u, яка б описувала дану залежність
Варіант 4
Вихід цукру з 1 т переробленої сировини залежить від цукристості буряків. За даними 10 цукрових заводів зазначені показники співвідносяться таким чином:
Номер заводу |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
Цукристість х, % |
16,2 |
15,8 |
17,3 |
15,6 |
16,5 |
14,7 |
16,1 |
15,3 |
17,2 |
16,7 |
Вихід цукру з 1 т буряків у, кг. |
132 |
133 |
142 |
130 |
137 |
125 |
129 |
128 |
135 |
134 |
Побудуйте модель лінійної парної регресії y=β0+β1x+u, яка б описувала дану залежність
Варіант 5
За даними аудиторського звіту про діяльність 12 комерційних банків встановлено залежність між розміром кредитної ставки х та прибутковістю кредитних операцій y:
№ банку |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
х, % |
19 |
21 |
24 |
26 |
28 |
21 |
24 |
24 |
26 |
27 |
26 |
22 |
у, % |
14 |
15 |
19 |
21 |
19 |
15 |
20 |
22 |
20 |
21 |
20 |
18 |
Побудуйте модель лінійної парної регресії y=β0+β1x+u, яка б описувала дану залежність
Варіант 6
За даними спостереження окупність витрат на радіоприлади залежить від строку освоєння їх виробництва:
Номер заводу |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
Строк освоєння x, років |
5 |
4 |
7 |
10 |
1 |
2 |
8 |
12 |
3 |
6 |
Окупність витрат y, тис. грн. |
10,2 |
7,5 |
13,9 |
12,8 |
0,6 |
2,8 |
13,2 |
10,1 |
5,4 |
12,7 |
Побудуйте модель лінійної парної регресії y=β0+β1x+u, яка б описувала дану залежність
Варіант 7
Заготівля овочевої сировини консервним комбінатом проводиться в радіусі до 200 км. Відстань перевезень впливає на якість заготовленої сировини таким чином:
№ перевезення |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
Радіус перевезень x, км |
110 |
42 |
157 |
132 |
126 |
65 |
102 |
148 |
174 |
86 |
Частка нестандартної сировини y, % |
23 |
14 |
26 |
22 |
21 |
17 |
20 |
25 |
28 |
18 |
Побудуйте модель лінійної парної регресії y=β0+β1x+u, яка б описувала дану залежність
Варіант 8
За даними лабораторних досліджень вихід хліба з 1 кг борошна залежить від його вологості, про що свідчать наведені дані:
№ спостереження |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
Вологість борошна x, % |
13,1 |
13,3 |
13,7 |
14,1 |
13,2 |
13,9 |
13,6 |
14,5 |
13,2 |
13,4 |
Вихід хліба y, кг |
1,45 |
1,36 |
1,32 |
1,31 |
1,40 |
1,32 |
1,43 |
1,33 |
1,31 |
1,42 |
Побудуйте модель лінійної парної регресії y=β0+β1x+u, яка б описувала дану залежність
Варіант 9
За статистичними даними залежність попиту на товар y від його ціни х виглядає так:
№ спостереження |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
Ціна товару х, грн. |
99 |
82 |
77 |
69 |
52 |
44 |
31 |
29 |
28 |
27,5 |
Попит на товар y, шт. |
100 |
115 |
210 |
270 |
323 |
478 |
544 |
564 |
570 |
574 |
Побудуйте модель лінійної парної регресії y=β0+β1x+u, яка б описувала дану залежність
Варіант 10
У таблиці наведені дані щодо продуктивності корів (надій молока на одну корову) та рівень годівлі (витрати кормів на одну корову за рік).
№ господарства |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
Надій молока на одну корову y, ц. |
29,5 |
30,1 |
31,5 |
32,6 |
33,7 |
34 |
34,9 |
35,3 |
36,4 |
36,8 |
37,2 |
38,8 |
Витрати кормів на одну корову за рік х, ц |
36,4 |
33,8 |
32,6 |
30,3 |
35,9 |
36,7 |
38 |
37,5 |
41 |
40,4 |
39 |
45,8 |
Побудуйте модель лінійної парної регресії y=β0+β1x+u, яка б описувала дану залежність
Варіант 11
Відомі статистичні дані про рівень рентабельності підприємства та швидкість товарообороту. Керівництво підприємство хотіло би знати, як рівень рентабельності підприємства – y функціонально залежить від х – швидкості товарообігу, разів:
№ спостереження |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
х, разів |
5,49 |
4,68 |
4,67 |
4,54 |
4,56 |
6,02 |
5,72 |
5,43 |
5 |
6,34 |
y, % |
0,78 |
0,38 |
0,21 |
0,51 |
0,95 |
1,05 |
0,83 |
0,98 |
1 |
1,15 |
Побудуйте модель лінійної парної регресії y=β0+β1x+u, яка б описувала дану залежність
Варіант 12
Оцінити параметри економетричної моделі, що характеризує залежність між тижневими витратами на харчування в євро (у) та загальними витратами сім’ї, євро (х):
№ спостереження |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
Витрати на харчування, у, євро |
22 |
34 |
50 |
67 |
47 |
66 |
81 |
106 |
70 |
95 |
119 |
147 |
Загальні витрати, х, євро |
45 |
75 |
125 |
223 |
92 |
146 |
227 |
358 |
135 |
218 |
331 |
490 |
Побудуйте модель лінійної парної регресії y=β0+β1x+u, яка б описувала дану залежність
Завдання
Використовуючи побудовану модель:
а) виконати перевірку статистичної значимості оцінок параметрів, знайдених за методом найменших квадратів, та знайти інтервали довіри для параметрів 0,1;.
б) знайти коефіцієнти еластичності. Пояснити їх зміст;
в) знайти коефіцієнти кореляції та детермінації. За допомогою знайдених коефіцієнтів описати вплив розглядуваного фактору на результат;
г) виконати перевірку моделі на адекватність;
д) з надійністю р=0,95 знайдіть надійні зони базисних даних;
е) знайти інтервальні прогнози індивідуального значення та математичного сподівання для будь-якого значення незалежної змінної.
Задача №2
Варіант №1
Підприємство має велику кількість філій, і його керівництво хотіло би знати, як y – річний товарообіг однієї філії (млн. грн.) функціонально залежить від х1 – торгової площі, тис. кв. м. та х2 – середньоденної інтенсивності покупців, тис. чол./ день
Для дванадцяти філій маємо зафіксовані значення показників y, x1, x2 :
№ філії |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
Річний товарообіг однієї філії y, млн. грн. |
2,93 |
5,27 |
6,85 |
7,01 |
7,02 |
8,35 |
4,33 |
5,77 |
7,68 |
3,16 |
1,52 |
3,15 |
Торгова площа х1, тис. кв. м. |
0,31 |
0,98 |
1,21 |
1,29 |
1,12 |
1,49 |
0,78 |
0,94 |
1,29 |
0,48 |
0,24 |
0,55 |
Середньоденна інтенсивність покупців x2, тис. чол./ день |
10,24 |
7,51 |
10,81 |
9,89 |
13,72 |
13,92 |
8,54 |
12,36 |
12,27 |
11,01 |
8,25 |
9,31 |
Побудуйте модель лінійної множинної регресії y=β0+β1x1+ β2x2+u, яка б описувала дану залежність
Варіант 2
Оцінити параметри економетричної моделі, що характеризує залежність витрат на споживання (y) від рівня доходів (х1) та збережень (х2):
№ спостереження |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
y, млн. грн. |
22 |
23,1 |
25 |
24,3 |
23,5 |
25,5 |
26,3 |
20 |
27 |
29 |
x1, млн. грн. |
65 |
66,5 |
66 |
64,9 |
68,1 |
67,2 |
69 |
74,2 |
75,5 |
80,5 |
x2, млн. грн. |
36,2 |
24,9 |
35,2 |
36,7 |
38 |
35,9 |
38,5 |
39 |
39,5 |
38,2 |
Побудуйте модель лінійної множинної регресії y=β0+β1x1+ β2x2+u, яка б описувала дану залежність
Варіант 3
Підприємство має велику кількість філій, і його керівництво хотіло би знати, як y – річний товарообіг однієї філії (млн. грн.) функціонально залежить від х1 – торгової площі, тис. кв. м. та х2 – середньоденної інтенсивності покупців, тис. чол./ день
Для дванадцяти філій маємо зафіксовані значення показників y, x1, x2 :
№ філії |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
Річний товарообіг однієї філії y, млн. грн. |
2,93 |
5,27 |
6,85 |
7,01 |
7,02 |
8,35 |
4,33 |
5,77 |
7,68 |
3,16 |
1,52 |
3,15 |
Торгова площа х1, тис. кв. м. |
0,31 |
0,98 |
1,21 |
1,29 |
1,12 |
1,49 |
0,78 |
0,94 |
1,29 |
0,48 |
0,24 |
0,55 |
Середньоденна інтенсивність покупців x2, тис. чол./ день |
10,4 |
7,1 |
10,1 |
9,9 |
13,2 |
13,2 |
8,4 |
12,6 |
12,7 |
11,1 |
8,5 |
9,1 |
Побудуйте модель лінійної множинної регресії y=β0+β1x1+ β2x2+u, яка б описувала дану залежність
Варіант 4
Підприємство має велику кількість філій, і його керівництво хотіло би знати, як y – річний товарообіг однієї філії (млн. грн.) функціонально залежить від х1 – торгової площі, тис. кв. м. та х2 – середньоденної інтенсивності покупців, тис. чол./ день
Для дванадцяти філій маємо зафіксовані значення показників y, x1, x2 :
№ філії |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
Річний товарообіг однієї філії y, млн. грн. |
2,93 |
5,27 |
6,85 |
7,01 |
7,02 |
8,35 |
4,33 |
5,77 |
7,68 |
3,16 |
1,52 |
3,15 |
Торгова площа х1, тис. кв. м. |
1,3 |
1,8 |
2,1 |
2,6 |
2,1 |
2,4 |
1,8 |
1,4 |
2,9 |
1,7 |
1,2 |
1,6 |
Середньоденна інтенсивність покупців x2, тис. чол./ день |
10,24 |
7,51 |
10,81 |
9,89 |
13,72 |
13,92 |
8,54 |
12,36 |
12,27 |
11,01 |
8,25 |
9,31 |
Побудуйте модель лінійної множинної регресії y=β0+β1x1+ β2x2+u, яка б описувала дану залежність
Варіант 5
Підприємство має велику кількість філій, і його керівництво хотіло би знати, як y – річний товарообіг однієї філії (млн. грн.) функціонально залежить від х1 – торгової площі, тис. кв. м. та х2 – середньоденної інтенсивності покупців, тис. чол./ день
Для дванадцяти філій маємо зафіксовані значення показників y, x1, x2 :
№ філії |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
Річний товарообіг однієї філії y, млн. грн. |
2,93 |
5,27 |
6,85 |
7,01 |
7,02 |
8,35 |
4,33 |
5,77 |
7,68 |
3,16 |
1,52 |
3,15 |
Торгова площа х1, тис. кв. м. |
1,3 |
1,8 |
2,1 |
2,6 |
2,1 |
2,4 |
1,8 |
1,4 |
2,9 |
1,7 |
1,2 |
1,6 |
Середньоденна інтенсивність покупців x2, тис. чол./ день |
9,2 |
6,5 |
9,8 |
8,8 |
12,7 |
12,9 |
7,5 |
11,3 |
11,2 |
10 |
7,2 |
8,3 |
Побудуйте модель лінійної множинної регресії y=β0+β1x1+ β2x2+u, яка б описувала дану залежність
Варіант 6
У таблиці представлені поквартальні дані про у – кількість проданих гербер у Миколаєві та х1 – середню роздрібну ціну гербер на ринку (грн.) х2 – середню роздрібну ціну троянд на ринку (грн.)
Квартал |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
у, шт. |
6482 |
5348 |
5429 |
6079 |
4924 |
5862 |
4216 |
1253 |
4038 |
3476 |
2911 |
3950 |
х1, грн. |
1,6 |
1,44 |
1,57 |
1,51 |
1,53 |
1,47 |
1,59 |
1,23 |
1,6 |
1,49 |
1,77 |
1,44 |
х2, грн. |
3,5 |
4 |
4,2 |
3,6 |
3,9 |
5 |
3,4 |
3,5 |
4,2 |
4,6 |
4,2 |
4,8 |
Побудуйте модель лінійної множинної регресії y=β0+β1x1+ β2x2+u, яка б описувала дану залежність
Варіант 7
Оцінити параметри економетричної моделі, що характеризує залежність між тижневими витратами на харчування (у), загальними витратами (х1) та розміром сім’ї (х2):
№ спостереження |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
Витрати на харчування, у, тис. грн. |
2,2 |
3,4 |
5 |
6,7 |
4,7 |
6,6 |
8,1 |
10,6 |
7 |
9,5 |
11,9 |
14,7 |
Загальні витрати, х1, тис. грн. |
4,5 |
7,5 |
12,5 |
22,3 |
9,2 |
14,6 |
22,7 |
35,8 |
13,5 |
21,8 |
33,1 |
49 |
Розмір сім’ї, осіб |
2 |
2 |
2 |
3 |
4 |
4 |
4 |
5 |
5 |
6 |
6 |
6 |
Побудуйте модель лінійної множинної регресії y=β0+β1x1+ β2x2+u, яка б описувала дану залежність
Варіант 8
Оцінити параметри економетричної моделі, що характеризує залежність між середньомісячною зарплатою (у), продуктивністю праці (х1) та фондомісткістю продукції (х2):
№ цеху |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
Середньомісячна зарплата, у, тис. грн. |
4,5 |
4,2 |
5 |
5,5 |
4 |
7 |
5,6 |
5,7 |
5,5 |
5,3 |
Продуктивність праці, х1, тис грн. |
26,5 |
23,6 |
25,7 |
27,9 |
22,6 |
35 |
27,8 |
26,2 |
26,9 |
25 |
Фондомісткість продукції, х2, грн. |
0,2 |
0,04 |
0,3 |
0,2 |
0,1 |
0,1 |
0,25 |
0,03 |
0,15 |
0,32 |
Побудуйте модель лінійної множинної регресії y=β0+β1x1+ β2x2+u, яка б описувала дану залежність
Варіант 9
Оцінити параметри економетричної моделі, що характеризує залежність між середньомісячною зарплатою (у), фондомісткістю продукції (х1) та виконанням норм виробітку (х2):
№ цеху |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
Середньомісячна зарплата, у, тис. грн. |
4,5 |
4,2 |
5 |
5,5 |
4 |
7 |
5,6 |
5,7 |
5,5 |
5,3 |
Фондомісткість продукції, х1, грн. |
0,2 |
0,04 |
0,3 |
0,2 |
0,1 |
0,1 |
0,25 |
0,03 |
0,15 |
0,32 |
Рівень виконання норм виробітку, х2, % |
130 |
127 |
151 |
149 |
140 |
141 |
152 |
188 |
120 |
126 |
Побудуйте модель лінійної множинної регресії y=β0+β1x1+ β2x2+u, яка б описувала дану залежність
Варіант 10
Оцінити параметри економетричної моделі, що характеризує залежність між середньомісячною зарплатою (у), продуктивністю праці (х1) та виконанням норм виробітку (х2):
№ цеху |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
Середньомісячна зарплата, у, тис. грн. |
4,5 |
4,2 |
5 |
5,5 |
4 |
7 |
5,6 |
5,7 |
5,5 |
5,3 |
Продуктивність праці, х1, тис грн. |
26,5 |
23,6 |
25,7 |
27,9 |
22,6 |
35 |
27,8 |
26,2 |
26,9 |
25 |
Рівень виконання норм виробітку, х2, % |
130 |
127 |
151 |
149 |
140 |
141 |
152 |
188 |
120 |
126 |
Побудуйте модель лінійної множинної регресії y=β0+β1x1+ β2x2+u, яка б описувала дану залежність
Варіант 11
Оцінити параметри економетричної моделі, що характеризує залежність витрат на споживання (y) від рівня доходів (х1) та збережень (х2):
№ спостереження |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
y, млн. грн. |
22 |
23,1 |
25 |
24,3 |
23,5 |
25,5 |
26,3 |
20 |
27 |
29 |
x1, млн. грн. |
55 |
56,5 |
56 |
54,9 |
58,1 |
57,2 |
59 |
64,2 |
65,5 |
70,5 |
x2, млн. грн. |
36,2 |
24,9 |
35,2 |
36,7 |
38 |
35,9 |
38,5 |
39 |
39,5 |
38,2 |
Побудуйте модель лінійної множинної регресії y=β0+β1x1+ β2x2+u, яка б описувала дану залежність
Варіант №12
Підприємство має велику кількість філій, і його керівництво хотіло би знати, як y – річний товарообіг однієї філії (млн. грн.) функціонально залежить від х1 – торгової площі, тис. кв. м. та х2 – середньоденної інтенсивності покупців, тис. чол./ день
Для дванадцяти філій маємо зафіксовані значення показників y, x1, x2 :
№ філії |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
Річний товарообіг однієї філії y, млн. грн. |
2,93 |
5,27 |
6,85 |
7,01 |
7,02 |
8,35 |
4,33 |
5,77 |
7,68 |
3,16 |
1,52 |
3,15 |
Торгова площа х1, тис. кв. м. |
0,31 |
0,98 |
1,21 |
1,29 |
1,12 |
1,49 |
0,78 |
0,94 |
1,29 |
0,48 |
0,24 |
0,55 |
Середньоденна інтенсивність покупців x2, тис. чол./ день |
10, 4 |
7,1 |
10,1 |
9,9 |
13,2 |
13,2 |
8,4 |
12,6 |
12,7 |
11,1 |
8,5 |
9,1 |
Побудуйте модель лінійної множинної регресії y=β0+β1x1+ β2x2+u, яка б описувала дану залежність
Завдання
Використовуючи побудовану модель:
а) виконати перевірку статистичної значимості оцінок параметрів, знайдених за методом найменших квадратів, та знайти інтервали довіри для параметрів 0,1,2;.
б) знайти коефіцієнти еластичності. Пояснити їх зміст;
в) знайти коефіцієнти кореляції та детермінації. За допомогою знайдених коефіцієнтів описати вплив розглядуваного фактору на результат;
г) виконати перевірку моделі на адекватність;
д) знайти інтервальні прогнози індивідуального значення та математичного сподівання для будь-якої пари значень факторів.