- •Лабораторна робота №1 Тема: Побудова та аналіз однофакторної лінійної моделі залежності між фактором та показником.
- •Хід роботи
- •Висновки:
- •Завдання до лабораторної роботи №1 Значення фактора х та показника y
- •Лабораторна робота №2 Тема: Побудова та аналіз однофакторної нелінійної моделі залежності між фактором та показником.
- •Хід роботи
- •Завантажити програму excel.
- •Висновки:
- •Завдання до лабораторної роботи №2
- •Лабораторна робота №3 Тема: Побудова та аналіз однофакторної моделі.
- •Хід роботи
- •Завантажити програму excel.
- •Висновки:
- •Завдання до лабораторної роботи №3
- •Лабораторна робота №4 Тема: Виробнича функція Кобба-Дугласа.
- •Хід роботи
- •Завантажити програму excel.
- •Висновки.
- •Завдання до лабораторної роботи №4 лабораторна робота № 5 Тема: Побудова лінійної багатофакторної моделі з урахуванням мультиколінеарності.
- •Х ід роботи
- •Завантажити програму excel.
- •Висновки:
- •Завдання до лабораторної роботи №5
- •Лабораторна робота № 6 Тема: Побудова лінійної багатофакторної моделі з урахуванням мультиколінеарності.
- •Хід роботи
- •Завантажити програму excel.
- •Порядок знаходження оцінок параметрів моделі.
- •Алгоритм розрахунку довірчого інтервалу прогнозу:
- •Висновки:
- •Завдання до лабораторної роботи №6
- •Лабораторна робота № 7 Тема: Побудова багатофакторної нелінійної моделі.
- •Хід роботи
- •Висновки:
- •Завдання до лабораторної роботи №7
- •Лабораторна робота №8
- •Хід роботи
- •Завантажити програму excel.
- •Висновки:
- •Завдання до лабораторної роботи №8
- •Лабораторна робота № 9
- •Хід роботи
- •Висновки:
- •Лабораторна робота № 10 Тема: Побудова моделі при наявності автокореляції залишків.
- •Хід роботи
- •Лабораторна робота № 10
- •Хід роботи
- •Завантажити програму excel.
Висновки:
Порівнявши дисперсії залишків лінійної та експоненціальної залежностей, можна зробити висновок, що експоненціальна модель краще відображає задану залежність, так як дисперсія залишків експоненціальної моделі менше.
При зміні фактора x для вихідних даних в інтервалі 0,8 х 9,0 коефіцієнт еластичності буде змінюватися в межах 0,22 Kl 2,49. Таким чином, збільшення значення фактора на 1% приведе до росту значення показника в середньому на 2,49%.
Значення коефіцієнта кореляції, наближене до 1, а також невисока величина дисперсії залишків означають тісний взаємозв'язок між фактором і показником.
Оцінка значимості відмінності від нуля параметрів рівняння й адекватності моделі дозволяють зробити висновок, що модель можна використовувати з метою прогнозування величини показника.
Завдання до лабораторної роботи №3
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|||||
X |
Y |
X |
Y |
X |
Y |
X |
Y |
X |
Y |
3,4 |
5,1 |
7,6 |
2,34 |
9,6 |
42,6 |
0,8 |
3,2 |
2 |
4,6 |
5,2 |
8,1 |
4 |
8,1 |
2,2 |
4,4 |
8 |
23,5 |
6,1 |
13,3 |
4 |
5,8 |
4,6 |
9,6 |
5,9 |
14,1 |
4 |
7,8 |
3,6 |
6,9 |
4 |
5,6 |
8,2 |
28,3 |
5,6 |
12,8 |
8,3 |
25,3 |
0,8 |
3,5 |
7,6 |
15,1 |
5,6 |
13 |
1,2 |
2,9 |
9,3 |
32,6 |
9,3 |
31,4 |
7 |
13 |
8,4 |
29,8 |
2,7 |
5,2 |
3,6 |
7,2 |
4,1 |
8,3 |
9 |
21,6 |
2,7 |
5,9 |
5,4 |
12,2 |
8,5 |
25,9 |
7,7 |
20,3 |
8,4 |
18,9 |
2,9 |
5,9 |
2,4 |
5 |
2,7 |
5,5 |
4,5 |
8,7 |
7,5 |
15 |
2,3 |
4,9 |
9,5 |
41,7 |
3,1 |
6,5 |
4,8 |
9,4 |
2 |
3,9 |
2,3 |
5,1 |
5,1 |
10,8 |
9 |
30 |
7,6 |
20,4 |
7,3 |
14,2 |
1,6 |
4,5 |
6,5 |
16,9 |
4,6 |
9,7 |
5 |
9,9 |
7,9 |
16,2 |
1,8 |
4,6 |
9,1 |
36,5 |
7,3 |
18,8 |
4,2 |
8,3 |
1,1 |
2,9 |
6,5 |
16,9 |
4,7 |
9,5 |
7,8 |
22,4 |
4,3 |
8,3 |
2,2 |
3,7 |
4,9 |
10,4 |
1 |
3,6 |
3,5 |
7,2 |
8,8 |
27,3 |
6,1 |
10,4 |
2,2 |
5,3 |
3,6 |
7,1 |
7 |
17,8 |
5,9 |
12,6 |
9,3 |
23,4 |
1,5 |
3,9 |
7,2 |
20,8 |
6,5 |
15,6 |
2,4 |
5 |
1,7 |
3,4 |
7 |
20,1 |
2,1 |
4 |
4 |
8,6 |
8,8 |
27,1 |
6 |
9,7 |
6,5 |
16,6 |
8,5 |
30,5 |
3 |
6,1 |
6,4 |
14,5 |
0,6 |
2,4 |
7,7 |
24 |
9,2 |
37,9 |
8,6 |
27,5 |
8,3 |
23,8 |
8,7 |
20,2 |
7,6 |
5,4 |
7,3 |
21,6 |
4 |
8,6 |
0,3 |
3,7 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
|||||
X |
Y |
X |
Y |
X |
Y |
X |
Y |
X |
Y |
2,4 |
5,8 |
8,5 |
35,7 |
1,2 |
2,7 |
4,8 |
7,2 |
2,4 |
3,7 |
4,8 |
10,2 |
0 |
2,4 |
8,6 |
17,3 |
9,9 |
32,2 |
3 |
5,1 |
4,5 |
10 |
8,4 |
34,8 |
7,9 |
13,9 |
4 |
6,3 |
8,6 |
21 |
6,8 |
18,4 |
9,9 |
54 |
4,9 |
6,7 |
5,9 |
10,3 |
5,7 |
9,6 |
9,2 |
34,6 |
6,2 |
17,5 |
1 |
2,9 |
7,1 |
14,9 |
1,7 |
3,1 |
2,4 |
5,5 |
3,2 |
7,2 |
7 |
11,5 |
3,5 |
4,8 |
9,4 |
26,9 |
7,6 |
22,1 |
0,4 |
3,2 |
9,7 |
22,4 |
4,1 |
6,1 |
5,5 |
9,1 |
1,4 |
4,4 |
6,3 |
18,1 |
9,5 |
21,9 |
4 |
6,2 |
9,3 |
26,2 |
0,3 |
3 |
8 |
31 |
5,3 |
7,5 |
8,1 |
18,8 |
8,4 |
20,5 |
1,1 |
3,8 |
4,1 |
9,6 |
6,7 |
10,8 |
6,9 |
13,9 |
2,8 |
4,4 |
3,5 |
7,2 |
5,6 |
14,8 |
7,4 |
12,8 |
6,2 |
11,5 |
9,3 |
25,8 |
7,9 |
23,9 |
76 |
27 |
4,5 |
5,9 |
7 |
14,4 |
1,9 |
3,6 |
7 |
19,3 |
2,6 |
5,7 |
1,5 |
3,1 |
2,6 |
4,4 |
6 |
10,2 |
2,1 |
5,4 |
3,1 |
6,7 |
5,4 |
7,6 |
3,8 |
6 |
7,2 |
14,3 |
5,4 |
12 |
7,3 |
25,3 |
0,5 |
2,4 |
4,6 |
6,7 |
5,8 |
9,8 |
5,2 |
11,9 |
4,2 |
10,1 |
5,1 |
7,1 |
3,8 |
6,1 |
5,2 |
8,6 |
0,9 |
3,7 |
4,4 |
10,5 |
7,4 |
12,8 |
0,7 |
2,6 |
8,7 |
22,1 |
8,5 |
28,5 |
6,8 |
21,6 |
2,3 |
3,4 |
4,6 |
6,8 |
7,9 |
17,9 |
9,3 |
35,5 |
6,5 |
19,6 |
1,2 |
2,5 |
1,4 |
2,7 |
3,4 |
5,2 |
6,3 |
15,4 |
5,6 |
14,9 |
0,5 |
2 |
2,3 |
3,3 |
4,6 |
7,6 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
|||||
X |
Y |
X |
Y |
X |
Y |
X |
Y |
X |
Y |
4,3 |
5,9 |
7,3 |
17,7 |
9,4 |
35,6 |
0 |
2,6 |
9,8 |
33,6 |
3,4 |
5,3 |
3,6 |
7,4 |
0,5 |
2,7 |
1,4 |
3,5 |
9,9 |
33,7 |
9,1 |
23,2 |
7,1 |
17,3 |
2,7 |
5,6 |
2,7 |
4,7 |
9 |
26,9 |
1,9 |
3,6 |
4,8 |
9,8 |
2,9 |
6,3 |
7,1 |
15,2 |
0,9 |
3,6 |
5,7 |
9,6 |
1 |
4,1 |
2,4 |
5,5 |
1,5 |
3,9 |
4,4 |
7,9 |
1,1 |
3 |
8 |
20,9 |
7,4 |
20,2 |
5,9 |
10,9 |
9,7 |
31,9 |
5,8 |
9,6 |
0,2 |
2,9 |
7,3 |
20,4 |
0,9 |
3,4 |
5,3 |
9,9 |
6,9 |
13,1 |
4,2 |
8,2 |
4,5 |
9,4 |
0,8 |
2,6 |
1 |
3,4 |
3,8 |
5,2 |
4,9 |
9,9 |
4,1 |
8,6 |
9 |
24,7 |
4,8 |
8,6 |
0,6 |
2,1 |
6,1 |
13,7 |
5,1 |
11,3 |
5,9 |
10,8 |
3,4 |
5,9 |
2,7 |
4,1 |
0 |
2,4 |
3,1 |
5,9 |
3,2 |
5,2 |
0,3 |
2,9 |
1 |
2,2 |
9,9 |
34,3 |
2,8 |
5,7 |
8,2 |
20 |
6 |
12,2 |
2,6 |
4 |
3,7 |
7,7 |
6,3 |
15,6 |
8,2 |
19,8 |
7,4 |
18,1 |
8,7 |
20,8 |
0,1 |
2,6 |
7,9 |
23,3 |
2,4 |
4,4 |
8,7 |
25 |
1 |
2,6 |
8,1 |
22,1 |
8,6 |
28,5 |
7,2 |
15,4 |
4,9 |
8,7 |
3,5 |
5 |
6,7 |
15,4 |
4,8 |
10,2 |
7,7 |
18,1 |
3,7 |
6,7 |
6,5 |
11,9 |
2,3 |
5,1 |
0,6 |
3,5 |
4,8 |
8,3 |
3,8 |
7 |
3,6 |
4,9 |
4 |
7,7 |
1,5 |
3,7 |
7,5 |
17 |
0,1 |
2,5 |
4,3 |
6,6 |
8,8 |
26 |
4,9 |
10,7 |
3,1 |
5,7 |
7,6 |
18,6 |
7,8 |
16,1 |
3,6 |
7,2 |
1,3 |
3,8 |
1,5 |
4,1 |
1 |
2,8 |