Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
2011 часть 1.doc
Скачиваний:
0
Добавлен:
01.07.2025
Размер:
7.57 Mб
Скачать

Контрольные вопросы

  1. Какие требования предъявляются к отбору факторов в модель множественной регрессии.

  2. Что такое интеркорреляция?

  3. Что такое мультиколлинеарность?

  4. Приведите уравнение множественной линейной функции регрессии.

  5. Приведите уравнение множественной степенной функции регрессии.

  6. Приведите уравнение множественной показательной функции регрессии.

  7. Приведите уравнение множественной функции регрессии экспоненты.

  8. Приведите уравнение множественной функции регрессии гиперболы.

  9. Приведите уравнение множественной функции регрессии параболы второго порядка.

  10. Приведите систему уравнений, которую МНК дает для расчета параметров уравнения множественной линейной регрессии .

  11. Как называется параметр во множественной регрессии? Каков его экономический смысл?

  12. Приведите формулу расчета параметра во множественной регрессии?

  13. Что показывают коэффициенты регрессии во множественной модели?

  14. Что показывают стандартизованные коэффициенты регрессии во множественной модели?

  15. Приведите формулу расчета стандартизованных коэффициентов регрессии для множественной линейной модели?

  16. Приведите систему уравнений, которую дает МНК для уравнения множественной регрессии в стандартизированном масштабе.

  17. Что показывают частные уравнения регрессии?

  18. Какой вид имеет система частных уравнений множественной регрессии для линейной функции.

  19. Что показывают частные коэффициенты эластичности?

  20. Что показывает средний коэффициент эластичности? Приведите формулу расчета.

  21. Какой показатель характеризует тесноту связи во множественной модели?

  22. Приведите формулу расчета показателя множественной корреляции.

  23. Что показывает индекс множественной детерминации?

  24. Приведите формулу расчета показателя множественной детерминации.

  25. Приведите формулу расчета « » для нелинейных функций.

  26. Приведите формулу расчета скорректированного индекс множественной корреляции.

  27. Что показывают коэффициенты частной корреляции?

  28. Что такое коэффициенты частной корреляции нулевого порядка?

  29. Что такое коэффициенты частной корреляции первого порядка?

  30. Что такое коэффициенты частной корреляции второго порядка?

  31. В каком интервале могут принимать значения коэффициенты частной корреляции?

  32. Как рассчитываются частные коэффициенты корреляции через .

  33. Что показывают частные коэффициенты частной детерминации? Приведите формулу расчета.

  34. Какой критерий позволяет оценить значимость множественного уравнения регрессии?

  35. Приведите формулу расчета критерия Фишера для множественной модели.

  36. Какой критерий позволяет оценить значимость каждого отдельно включенного в модель фактора?

  37. Приведите формулу расчета частного , для фактора .

  38. Какой критерий позволяет оценить статистическую значимость параметров множественного уравнения регрессии?

  39. Приведите формулу расчета критерия Стьюдента.

Вопросы к тестам

  1. Функция множественной регрессии имеет вид:

а) ;

б) ;

в) .

  1. При построении функции множественной регрессии необходимо решить следующую задачу:

а) отбор функционально связанных признаков и ;

б) отбор функционально связанных признаков и ;

в) отбор факторов и спецификация модели.

  1. При отборе факторов в модель множественной регрессии необходимо что бы:

а) все факторы были выражены в количественных единицах;

б) факторы, включенные в модель, были интеркоррелированы;

в) факторы, включенные в модель, были интеркоррелированы и мультикоррелированы.

  1. Линейная функция множественной регрессии имеет вид:

а) ;

б) ;

в) .

  1. Функция множественной регрессии параболы второго порядка имеет вид:

а) ;

б) ;

в) .

  1. Функция множественной регрессии гиперболы имеет вид:

а) ;

б) ;

в) .

  1. Линейная функция множественной регрессии экспоненты имеет вид:

а) ;

б) ;

в) .

  1. Показательная функция множественной регрессии имеет вид:

а) ;

б) ;

в) .

  1. Степенная функция множественной регрессии имеет вид:

а) ;

б) ;

в) .

  1. МНК для расчета параметров уравнения множественной линейной регрессии дает систему уравнений:

а) ;

б) ;

в) .

  1. Параметры (коэффициенты регрессии), показывает:

а) на сколько единиц, в среднем, изменится результативный признак , если соответствующий данному коэффициенту фактор увеличится на одну единицу при постоянной величине остальных факторов;

б) на сколько процентов, в среднем, изменится результативный признак , если соответствующий данному коэффициенту фактор увеличится на один процент при постоянной величине остальных факторов;

в) на сколько средних квадратических отклонений, в среднем, изменится вариация результативного признака , если вариация соответствующего данному коэффициенту фактора увеличится на одно среднее квадратическое отклонение при постоянной величине вариации остальных факторов.

  1. МНК для расчета параметров уравнения множественной линейной регрессии в стандартизированном масштабе дает систему уравнений:

а) ;

б) ;

в) .

  1. -коэффициенты показывают:

а) на сколько единиц, в среднем, изменится результативный признак , если соответствующий данному коэффициенту фактор увеличится на одну единицу при постоянной величине остальных факторов;

б) на сколько процентов, в среднем, изменится результативный признак , если соответствующий данному коэффициенту фактор увеличится на один процент при постоянной величине остальных факторов;

в) на сколько средних квадратических отклонений, в среднем, изменится вариация результативного признака , если вариация соответствующего данному коэффициенту фактора увеличится на одно среднее квадратическое отклонение при постоянной величине вариации остальных факторов.

  1. Между -коэффициентами и коэффициентами регрессии в натуральном масштабе существует следующая взаимосвязь:

а) ;

б) ;

в) .

  1. Параметр уравнения множественной линейной регрессии рассчитывается как:

а) ;

б) ;

в) .

  1. Частные уравнения регрессии показывают:

а) влияние одного конкретного фактора на результативный признак , при зафиксированном, на среднем уровне, положении остальных, включенных в модель факторов;

б) влияние одного конкретного фактора на результативный признак , при зафиксированном, на минимальном уровне, положении остальных, включенных в модель факторов;

в) влияние одного конкретного фактора на результативный признак , при зафиксированном, на максимальном уровне, положении остальных, включенных в модель факторов.

  1. Влияния зафиксированных факторов в уравнениях частной регрессии:

а) присоединены к коэффициенту регрессии ;

б) присоединены к индексу корреляции ;

в) присоединены к свободному члену уравнения регрессии .

  1. Система частных уравнений множественной регрессии для линейной модели имеют вид:

а) ;

б) ;

в) .

  1. Частные коэффициенты эластичности рассчитываются как:

а) ;

б) ;

в) .

  1. Частные коэффициенты эластичности показывают:

а) на сколько, в среднем, натуральных единиц изменится результат при подстановке в уравнение регрессии конкретного значения ;

б) на сколько, в среднем, стандартных отклонений изменится результат при подстановке в уравнение регрессии конкретного значения ;

в) на сколько, в среднем, процентов изменится результат при подстановке в уравнение регрессии конкретного значения .

  1. Показатель множественной корреляции показывает:

а) тесноту связи между результативным признаком и всеми включенными в модель факторами;

б) тесноту связи между результативным признаком и одним из включенных в модель факторов;

в) направление связи между результативным признаком и одним из включенных в модель факторов.

  1. Показатель множественной корреляции может принимать значения в интервале:

а) от 0 до 1;

б) от -1 до +1;

в) от-∞ до +∞.

  1. Показатель множественной детерминации показывает:

а) часть вариации результативного признака, которая сложилась под влиянием всех существующих в природе факторов оказывающих влияние на результат;

б) часть вариации результативного признака, которая сложилась под влиянием одного из включенных в модель факторов;

в) часть вариации результативного признака, которая сложилась под влиянием всех включенных в модель факторов.

  1. Показатель множественной детерминации может принимать значения в интервале:

а) от 0 до 1;

б) от -1 до +1;

в) от-∞ до +∞.

  1. Коэффициент (индекс) множественной корреляции для линейной функции рассчитывают, используя следующие формулы:

а) ;

б) ;

в) а, б.

  1. Коэффициент (индекс) множественной детерминации для линейной функции рассчитывают, используя следующие формулы:

а) ;

б) ;

в) .

  1. Скорректированный индекс множественной корреляции рассчитывают, используя следующие формулы:

а) ;

б) ;

в) .

  1. Скорректированный индекс множественной детерминации рассчитывают, используя следующие формулы:

а) ;

б) ;

в) .

  1. Частный коэффициент корреляции показывает:

а) тесноту связи между результативным признаком и только одним фактором при элиминировании (устранении) влияния всех остальных включенных в модель факторов;

б) тесноту связи между результативным признаком и всеми факторами, включенными в модель;

в) тесноту связи между результативным признаком и всеми факторами, включенными в модель, за исключением фактора .

  1. Частные коэффициенты корреляции нулевого порядка это:

а) коэффициенты частной корреляции, в которых элиминируется влияние одного фактора ( , , и т.д.);

б) коэффициенты парной корреляции, так как нет необходимости устранять влияние даже одного фактора;

в) коэффициенты частной корреляции, в которых элиминируется влияние двух факторов ( , , и т.д.).

  1. Частные коэффициенты корреляции первого порядка это:

а) коэффициенты частной корреляции, в которых элиминируется влияние одного фактора ( , , и т.д.);

б)коэффициенты парной корреляции, так как нет необходимости устранять влияние даже одного фактора;

в) коэффициенты частной корреляции, в которых элиминируется влияние двух факторов ( , , и т.д.).

  1. Частные коэффициенты корреляции второго порядка это:

а) коэффициенты частной корреляции, в которых элиминируется влияние одного фактора ( , , и т.д.);

б) коэффициенты парной корреляции, так как нет необходимости устранять влияние даже одного фактора;

в) коэффициенты частной корреляции, в которых элиминируется влияние двух факторов ( , , и т.д.).

  1. Коэффициенты частной корреляции могут принимать значения в интервале:

а) от 0 до 1;

б) от -1 до +1;

в) от-∞ до +∞.

  1. В общем виде уравнение для расчета коэффициентов частной корреляции порядка имеет вид:

а) ;

б) ;

в) .

  1. Коэффициент частной детерминации показывает:

а) долю вариации результативного признака дополнительно сложившуюся при включении в модель фактора , в вариации признака, объясненную включенными до этого в модель факторами;

б) долю вариации факторного признака дополнительно сложившуюся при включении в модель результативного признака , в вариации признака, не объясненную включенными до этого в модель факторами;

в) долю вариации результативного признака дополнительно сложившуюся при включении в модель фактора , в вариации признака, не объясненную включенными до этого в модель факторами.

  1. Коэффициент частной детерминации рассчитывается как:

а) ;

б) ;

в) .

  1. Оценка существенности множественного уравнения регрессии в целом проводится с помощью:

а) критерия Боэля-Мориота;

б) критерия Фишера;

в) критерия Стьюдента.

  1. Фактическая величина F-критерия для множественной регрессии рассчитывается по формуле:

а) ;

б) ;

в) .

  1. Уравнение множественной регрессии признается статистически значимым если:

а) фактическое значение F-критерия меньше табличного;

б) фактическое значение F-критерия меньше табличного не менее чем в 2 раза;

в) фактическое значение F-критерия больше табличного.

  1. Частные критерии Фишера:

а) позволяют оценить целесообразность включения в модель множественной регрессии каждого из факторов после введения в модель остальных факторов;

б) позволяют оценить целесообразность включения в модель множественной регрессии каждого из факторов перед введением в модель остальных факторов;

в) позволяют оценить целесообразность включения в модель парной регрессии каждого из факторов перед введением в модель остальных факторов.

  1. Расчета частного в общем виде, для фактора проводится по формуле:

а) ;

б) ;

в) .

  1. Оценка статистической значимости, коэффициентов регрессии, свободного члена уравнения и частных коэффициентов корреляции проводится с помощью:

а) критерия Боэля-Мориота;

б) критерия Фишера;

в) критерия Стьюдента.

  1. Частные критерии Стьюдента, для определения значимости каждого из коэффициентов чистой регрессии рассчитываются как:

а) ;

б) ; где:

- коэффициент чистой регрессии для фактора

- стандартная ошибка

в) ; где:

- коэффициент чистой регрессии для фактора

- стандартная ошибка

.

  1. Параметры уравнения множественной регрессии и частные коэффициенты корреляции признаются значимыми если:

а) фактическое значение t-критерия меньше табличного;

б) фактическое значение t-критерия меньше табличного не менее чем в 2 раза;

в) фактическое значение t-критерия больше табличного.

Ключ к тестовым вопросам

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

а

в

а

а

в

б

в

в

б

в

а

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

а

в

а

б

а

в

б

б

в

а

а

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

в

а

б

а

б

в

а

б

а

в

б

34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

б

в

а

б

в

в

а

б

в

в

в

Задачи

Задача 16. Имеются данные по совокупности, состоящей из 40 единиц о величине результативного признака (ц/га), и факторов , , , .

Таблица 46

Вариант 1

Вариант 2

1

9,52

65,00

13,45

0,76

18,21

1

32,90

0,99

226,00

18,21

19,90

2

7,25

52,00

17,56

1,06

19,17

2

33,50

0,96

198,00

19,17

17,80

3

11,95

67,00

17,59

1,06

20,42

3

32,80

0,95

201,00

20,42

11,95

4

10,10

50,00

18,84

0,52

20,00

4

32,40

0,10

200,00

20,00

10,10

5

11,97

72,00

18,43

0,99

20,37

5

33,00

1,20

196,00

20,37

11,97

6

9,78

55,00

12,44

0,67

21,04

6

32,10

1,03

199,00

21,04

9,78

7

6,52

59,00

14,69

1,02

20,25

7

28,00

1,05

206,00

20,25

6,52

8

8,61

46,00

16,34

0,44

17,68

8

29,60

0,98

200,00

17,68

8,61

9

15,99

86,00

18,66

1,22

28,19

9

29,80

1,30

197,00

28,19

15,99

10

13,02

73,00

19,02

0,72

22,63

10

29,50

1,05

193,00

22,63

13,02

11

12,99

51,00

28,90

1,59

40,16

11

29,80

1,09

195,00

40,16

12,99

12

12,60

89,00

14,60

1,23

21,12

12

28,60

1,11

191,00

21,12

12,60

13

9,65

66,00

19,50

0,82

26,01

13

27,80

1,16

199,00

26,01

9,65

14

8,63

55,00

17,23

0,98

17,99

14

29,60

0,99

200,00

17,99

8,63

15

6,56

47,00

13,90

0,41

21,90

15

28,10

0,96

185,00

21,90

6,56

16

10,30

59,00

13,89

0,79

20,47

16

27,90

1,18

186,00

20,47

10,30

17

14,65

76,00

27,80

1,20

29,01

17

26,90

1,19

187,00

29,01

14,65

18

12,00

86,00

22,65

0,99

23,40

18

27,80

1,23

183,00

23,40

12,00

19

12,95

85,00

15,63

0,91

25,53

19

26,40

1,29

180,00

25,53

7,50

Продолжение таблицы 46

20

11,02

63,00

16,99

0,83

21,18

20

26,80

1,30

176,00

21,18

5,60

21

9,19

55,00

16,15

0,81

20,24

21

26,30

1,23

169,00

20,24

9,19

22

13,56

72,00

18,06

1,21

20,22

22

28,90

1,08

175,00

20,22

7,30

23

11,32

69,00

16,91

0,78

24,89

23

26,10

1,28

179,00

24,89

6,50

24

11,55

72,00

14,90

0,86

20,86

24

25,90

1,13

174,00

20,86

11,55

25

17,56

89,00

17,64

1,21

28,42

25

25,70

1,40

167,00

28,42

6,50

26

16,52

77,00

14,41

1,20

19,73

26

25,80

1,60

154,00

19,73

16,52

27

9,56

46,00

11,98

1,07

18,57

27

26,40

1,80

159,00

18,57

9,56

28

11,56

65,00

18,13

0,79

21,07

28

26,80

1,90

163,00

21,07

5,40

29

9,23

51,00

17,30

0,77

24,46

29

25,40

0,96

161,00

24,46

9,23

30

10,52

65,00

18,56

0,82

20,46

30

24,60

0,94

159,00

20,46

5,10

31

8,99

51,00

14,65

0,63

22,82

31

24,30

0,91

154,00

22,82

8,99

32

11,31

75,00

13,66

0,79

19,89

32

22,00

0,86

150,00

19,89

5,10

33

10,38

55,00

11,09

0,73

22,92

33

24,80

0,82

144,00

22,92

4,80

34

13,42

72,00

15,60

1,05

33,99

34

24,60

0,92

160,00

33,99

4,60

35

11,46

79,00

14,60

1,03

22,95

35

23,80

0,76

143,00

22,95

4,40

36

11,56

59,00

15,98

0,92

23,20

36

23,40

0,75

140,00

23,20

3,50

37

13,25

80,00

20,78

0,95

21,64

37

22,10

0,70

148,00

21,64

3,70

38

8,74

76,00

11,26

0,65

16,87

38

27,80

0,89

141,00

16,87

4,50

39

15,63

89,00

20,08

1,05

24,49

39

22,40

0,96

137,00

24,49

2,40

40

9,56

47,00

16,60

0,56

17,89

40

22,30

0,68

134,00

17,89

2,00

итого

450,93

2646,00

676,45

36,09

900,31

итого

1092,70

42,68

7009,00

900,31

356,96

в среднем

11,2733

66,1500

16,9113

0,9023

22,5078

в среднем

27,3175

1,0670

175,2250

22,5078

8,9240

2,5423

13,2374

3,6565

0,2407

4,4633

3,1326

0,3015

22,9527

4,4633

4,2721

Продолжение таблицы 46

Вариант 3

Вариант 4

1

36,80

0,76

187,00

13,45

2,50

1

0,56

187,00

2,39

36,80

19,90

2

34,70

1,06

183,00

17,56

2,10

2

0,59

183,00

2,90

34,70

17,80

3

36,90

1,06

180,00

17,59

2,33

3

0,57

180,00

2,33

36,90

11,95

4

36,40

0,52

176,00

18,84

1,90

4

0,63

176,00

1,90

36,40

10,10

5

36,90

0,99

169,00

18,43

1,74

5

0,59

169,00

1,74

36,90

11,97

6

37,60

0,67

175,00

12,44

1,03

6

0,76

175,00

1,03

37,60

9,78

7

37,80

1,02

179,00

14,69

1,05

7

1,06

179,00

1,05

37,80

6,52

8

37,00

0,44

174,00

16,34

0,98

8

1,06

174,00

0,98

37,00

8,61

9

38,60

1,22

167,00

18,66

1,30

9

0,84

167,00

1,30

38,60

15,99

10

38,90

0,72

154,00

19,02

1,05

10

0,99

154,00

1,05

38,90

13,02

11

39,10

1,59

159,00

28,90

1,09

11

0,67

159,00

1,09

39,10

12,99

12

38,70

1,23

163,00

14,60

1,11

12

1,02

163,00

1,11

38,70

12,60

13

39,60

1,26

161,00

19,50

1,16

13

0,98

161,00

1,16

39,60

9,65

14

39,70

1,56

159,00

17,23

0,99

14

1,22

159,00

0,99

39,70

8,63

15

39,50

1,45

154,00

13,90

0,96

15

0,72

154,00

0,96

39,50

6,56

16

39,90

0,79

150,00

13,89

1,18

16

1,59

150,00

1,18

39,90

10,30

17

40,20

1,49

144,00

27,80

1,19

17

1,23

144,00

1,19

40,20

14,65

18

40,10

1,50

160,00

22,65

1,23

18

1,58

160,00

1,23

40,10

12,00

19

39,90

1,59

143,00

15,63

1,29

19

1,64

143,00

1,29

39,90

7,50

20

40,60

0,83

140,00

16,99

1,30

20

1,68

140,00

1,30

40,60

5,60

21

40,80

0,81

148,00

16,15

1,23

21

1,62

148,00

1,23

40,80

9,19

22

40,90

1,34

141,00

18,06

1,08

22

1,34

141,00

1,08

40,90

7,30

23

41,20

1,58

137,00

16,91

1,28

23

1,58

142,00

1,28

41,20

6,50

24

41,70

1,64

134,00

14,90

1,13

24

1,64

139,00

1,13

41,70

11,55

Продолжение таблицы 46

25

41,50

1,68

135,00

17,64

1,40

25

1,68

144,00

1,40

41,50

6,50

26

41,80

1,59

133,00

14,41

1,60

26

1,59

140,00

1,60

41,80

16,52

27

42,60

1,73

201,00

11,98

1,80

27

1,73

136,00

1,80

42,60

9,56

28

41,90

1,76

200,00

18,13

1,90

28

1,76

139,00

1,90

41,90

5,40

29

42,50

1,78

129,00

17,30

0,96

29

1,78

140,00

0,96

42,50

9,23

30

42,80

1,82

126,00

18,56

0,94

30

1,82

142,00

0,94

42,80

5,10

31

42,90

1,79

136,00

14,65

0,91

31

1,79

146,00

0,91

42,90

8,99

32

43,10

1,82

127,00

13,66

0,86

32

1,82

145,00

0,86

43,10

5,10

33

43,60

1,83

123,00

11,09

0,82

33

1,83

139,00

0,82

43,60

4,80

34

43,90

1,79

120,00

15,60

0,92

34

1,79

148,00

0,92

43,90

4,60

35

43,50

1,88

119,00

14,60

0,76

35

1,88

150,00

0,76

43,50

4,40

36

44,00

1,93

116,00

15,98

0,75

36

1,93

179,00

0,75

44,00

3,50

37

44,30

1,95

120,00

20,78

0,70

37

1,95

153,00

0,70

44,30

3,70

38

44,80

1,99

115,00

11,26

0,89

38

1,99

180,00

0,89

44,80

4,50

39

44,10

2,06

118,00

20,08

0,96

39

2,06

159,00

0,96

44,10

2,40

40

44,90

2,10

113,00

16,60

0,68

40

2,10

186,00

0,68

44,90

2,00

итого

1625,70

56,62

5968,00

676,45

49,05

итого

55,66

6273,00

49,74

1625,70

356,96

в среднем

40,6425

1,4155

149,2000

16,9113

1,2263

в среднем

1,3915

156,8250

1,2435

40,6425

8,9240

2,6111

0,4583

24,2901

3,6565

0,4330

0,4891

15,6619

0,4811

2,6111

4,2721

Вариант 5

Вариант 6

1

36,80

159,00

187

0,76

10,00

1

0,56

467,65

0,07

1,90

3479,81

2

34,70

163,00

183

1,06

11,00

2

0,59

479,41

0,10

1,60

3281,23

3

36,90

161,00

180

1,06

16,00

3

0,57

473,53

0,10

1,80

3489,26

4

36,40

159,00

176

0,52

14,00

4

0,63

467,65

0,05

1,40

3441,98

5

36,90

154,00

169

0,99

18,00

5

0,59

452,94

0,09

1,70

3489,26

Продолжение таблицы 46

6

37,60

150,00

175

0,67

15,00

6

0,76

441,18

0,06

0,99

3555,46

7

37,80

144,00

179

1,02

12,00

7

1,06

423,53

0,10

1,40

3574,37

8

37,00

160,00

174

0,44

21,00

8

1,06

470,59

0,04

0,87

3498,72

9

38,60

143,00

167

1,22

21,00

9

0,84

420,59

0,11

0,64

3650,02

10

38,90

140,00

154

0,72

26,00

10

0,99

411,76

0,07

0,98

3678,38

11

39,10

148,00

159

1,59

25,00

11

0,67

435,29

0,15

0,72

3697,30

12

38,70

141,00

163

1,23

23,00

12

1,02

414,71

0,12

0,66

3659,47

13

39,60

137,00

161

1,26

27,00

13

0,98

402,94

0,12

1,10

3744,58

14

39,70

134,00

159

1,56

28,00

14

1,22

394,12

0,15

1,30

3754,03

15

39,50

135,00

154

1,45

29,00

15

0,72

397,06

0,14

1,20

3735,12

16

39,90

133,00

150

0,79

28,00

16

1,59

391,18

0,07

1,23

3772,94

17

40,20

129,00

144

1,49

19,00

17

1,23

379,41

0,14

1,26

3801,31

18

40,10

200,00

160

1,5

30,00

18

1,58

588,24

0,14

1,87

3791,86

19

39,90

129,00

143

1,59

31,00

19

1,64

379,41

0,15

1,26

3772,94

20

40,60

126,00

140

0,83

36,00

20

1,68

370,59

0,08

1,35

3839,14

21

40,80

100,00

148

0,81

34,00

21

1,62

294,12

0,08

1,11

3858,05

22

40,90

128,00

141

1,34

29,00

22

1,34

376,47

0,13

0,98

3867,50

23

41,20

129,00

142

1,58

31,00

23

1,58

379,41

0,15

0,99

3895,87

24

41,70

111,00

139

1,64

28,00

24

1,64

326,47

0,15

1,30

3943,15

25

41,50

105,00

144

1,68

36,00

25

1,68

308,82

0,16

1,50

3924,24

26

41,80

127,00

140

1,59

34,00

26

1,59

373,53

0,15

0,90

3952,61

27

42,60

135,00

136

1,73

39,00

27

1,73

397,06

0,16

1,12

4028,26

28

41,90

163,00

139

1,76

37,00

28

1,76

479,41

0,17

0,87

3962,06

29

42,50

185,00

140

1,78

40,00

29

1,78

544,12

0,17

0,96

4018,80

30

42,80

156,00

142

1,82

41,00

30

1,82

458,82

0,17

0,94

4047,17

Продолжение таблицы 46

31

42,90

148,00

146

1,79

39,00

31

1,79

435,29

0,17

0,91

4056,62

32

43,10

199,00

145

1,82

46,00

32

1,82

585,29

0,17

0,86

4075,54

33

43,60

159,00

139

1,83

45,00

33

1,83

467,65

0,17

0,82

4122,82

34

43,90

200,00

148

1,79

47,00

34

1,79

588,24

0,17

0,92

4151,18

35

43,50

201,00

150

1,88

15,00

35

1,88

591,18

0,18

0,76

4113,36

36

44,00

198,00

179

1,93

21,00

36

1,93

582,35

0,18

0,75

4160,64

37

44,30

203,00

153

1,95

23,00

37

1,95

597,06

0,18

0,70

4189,01

38

44,80

168,00

180

1,99

26,00

38

1,99

494,12

0,19

0,89

4236,29

39

44,10

208,00

159

2,06

22,00

39

2,06

611,76

0,19

0,96

4170,10

40

44,90

211,00

186

2,1

15,00

40

2,10

620,59

0,20

0,68

4245,74

итого

1625,70

6179,00

6273,00

56,62

1088,00

итого

55,66

18173,53

5,31

44,15

153726,19

в среднем

40,6425

154,4750

156,8250

1,4155

27,2000

в среднем

1,3915

454,3382

0,1328

1,1038

3843,1548

2,6111

29,2395

15,6619

0,4583

9,9454

0,4891

85,9986

0,0430

0,3365

246,9074

Вариант 7

Вариант 8

1

66,00

0,07

10,00

0,56

9,52

1

9,52

0,56

66,00

0,07

32,90

2

58,00

0,10

16,00

0,59

7,25

2

7,25

0,59

58,00

0,10

33,50

3

45,00

0,10

15,00

0,57

11,95

3

11,95

0,57

45,00

0,10

32,80

4

62,00

0,05

18,00

0,63

10,10

4

10,10

0,63

62,00

0,05

32,40

5

64,00

0,09

13,00

0,59

11,97

5

11,97

0,59

64,00

0,09

33,00

6

68,00

0,06

15,00

0,76

9,78

6

9,78

0,76

68,00

0,06

32,10

7

59,00

0,10

17,00

1,06

6,52

7

6,52

1,06

59,00

0,10

28,00

8

61,00

0,04

16,00

1,06

8,61

8

8,61

1,06

61,00

0,04

29,60

9

63,00

0,11

20,00

0,84

15,99

9

15,99

0,84

63,00

0,11

29,80

10

66,00

0,07

24,00

0,99

13,02

10

13,02

0,99

66,00

0,07

29,50

11

67,00

0,15

23,00

0,67

12,99

11

12,99

0,67

67,00

0,15

29,80

Продолжение таблицы 46

12

69,00

0,12

19,00

1,02

12,60

12

12,60

1,02

69,00

0,12

28,60

13

60,00

0,12

15,00

0,98

9,65

13

12,68

0,98

60,00

0,12

27,80

14

70,00

0,15

20,00

1,22

8,63

14

12,90

1,22

70,00

0,15

29,60

15

71,00

0,14

26,00

0,72

6,56

15

13,00

0,72

71,00

0,14

28,10

16

72,00

0,07

21,00

1,59

10,30

16

12,70

1,59

72,00

0,07

27,90

17

69,00

0,14

23,00

1,23

14,65

17

13,10

1,23

69,00

0,14

26,90

18

79,00

0,14

29,00

1,58

12,00

18

13,60

1,58

79,00

0,14

27,80

19

77,00

0,15

19,00

1,64

12,95

19

13,40

1,64

77,00

0,15

26,40

20

78,00

0,08

22,00

1,68

11,02

20

13,90

1,68

78,00

0,08

26,80

21

74,00

0,08

29,00

1,62

9,19

21

10,20

1,62

74,00

0,08

26,30

22

80,00

0,13

23,00

1,34

13,56

22

11,30

1,34

80,00

0,13

28,90

23

82,00

0,15

24,00

1,58

11,32

23

13,80

1,58

82,00

0,15

26,10

24

86,00

0,15

25,00

1,64

11,55

24

14,00

1,64

86,00

0,15

25,90

25

90,00

0,16

26,00

1,68

17,56

25

14,30

1,68

90,00

0,16

25,70

26

89,00

0,15

23,00

1,59

16,52

26

14,70

1,59

89,00

0,15

25,80

27

87,00

0,16

27,00

1,73

9,56

27

13,90

1,73

87,00

0,16

26,40

28

89,00

0,17

29,00

1,76

11,56

28

14,80

1,76

89,00

0,17

26,80

29

92,00

0,17

26,00

1,78

9,23

29

14,90

1,78

92,00

0,17

25,40

30

97,00

0,17

28,00

1,82

10,52

30

15,00

1,82

97,00

0,17

24,60

31

96,00

0,17

29,00

1,79

8,99

31

14,70

1,79

96,00

0,17

24,30

32

99,00

0,17

20,00

1,82

11,31

32

14,60

1,82

99,00

0,17

22,00

33

100,00

0,17

29,00

1,83

10,38

33

15,50

1,83

100,00

0,17

24,80

34

97,00

0,17

31,00

1,79

13,42

34

15,54

1,79

97,00

0,17

24,60

35

98,00

0,18

24,00

1,88

11,46

35

9,87

1,88

98,00

0,18

23,80

36

101,00

0,18

26,00

1,93

11,56

36

16,23

1,93

101,00

0,18

23,40

37

102,00

0,18

28,00

1,95

13,25

37

16,90

1,95

102,00

0,18

22,10

Продолжение таблицы 46

38

109,00

0,19

32,00

1,99

8,74

38

16,98

1,99

109,00

0,19

27,80

39

105,00

0,30

39,00

2,06

15,63

39

16,99

2,06

105,00

0,30

22,40

40

106,00

0,40

36,00

2,10

9,56

40

16,45

2,10

106,00

0,40

22,30

итого

3203,00

5,65

935,00

55,66

450,93

итого

526,24

55,66

3203,00

5,65

1092,70

в среднем

80,0750

0,1413

23,3750

1,3915

11,2733

в среднем

13,1560

1,3915

80,0750

0,1413

27,3175

16,2040

0,0640

6,1995

0,4891

2,5423

2,5637

0,4891

16,2040

0,0640

3,1326

Вариант 9

Вариант 10

1

26,50

49,00

226,00

18,21

65,00

1

0,56

187,00

19,90

0,76

159,00

2

26,80

59,00

198,00

19,17

52,00

2

0,59

183,00

17,80

1,06

163,00

3

26,90

57,00

201,00

20,42

67,00

3

0,57

180,00

11,95

1,06

161,00

4

26,40

63,00

200,00

20,00

50,00

4

0,63

176,00

10,10

0,52

159,00

5

26,20

59,00

196,00

20,37

72,00

5

0,59

169,00

11,97

0,99

154,00

6

25,40

76,00

199,00

21,04

55,00

6

0,76

175,00

9,78

0,67

150,00

7

25,80

106,00

206,00

20,25

59,00

7

1,06

179,00

6,52

1,02

144,00

8

25,60

106,00

200,00

17,68

46,00

8

1,06

174,00

8,61

0,44

160,00

9

25,30

84,00

197,00

28,19

86,00

9

0,84

167,00

15,99

1,22

143,00

10

26,10

99,00

193,00

22,63

73,00

10

0,99

154,00

13,02

0,72

140,00

11

26,50

67,00

195,00

40,16

51,00

11

0,67

159,00

12,99

1,59

148,00

12

25,30

102,00

191,00

21,12

89,00

12

1,02

163,00

12,60

1,23

141,00

13

21,00

98,00

199,00

26,01

66,00

13

0,98

161,00

9,65

0,82

137,00

14

20,50

122,00

200,00

17,99

55,00

14

1,22

159,00

8,63

0,98

134,00

15

20,90

72,00

185,00

21,90

47,00

15

0,72

154,00

6,56

0,41

135,00

16

20,30

159,00

186,00

20,47

59,00

16

1,59

150,00

10,30

0,79

133,00

17

19,80

123,00

187,00

29,01

76,00

17

1,23

144,00

14,65

1,20

129,00

18

20,40

158,00

183,00

23,40

86,00

18

1,58

160,00

12,00

0,99

200,00

Продолжение таблицы 46

19

20,80

164,00

180,00

25,53

85,00

19

1,64

143,00

7,50

0,91

129,00

20

19,70

168,00

176,00

21,18

63,00

20

1,68

140,00

5,60

0,83

126,00

21

19,60

162,00

169,00

20,24

55,00

21

1,62

148,00

9,19

0,81

100,00

22

19,80

134,00

175,00

20,22

72,00

22

1,34

141,00

7,30

1,21

128,00

23

19,50

158,00

179,00

24,89

69,00

23

1,58

142,00

6,50

0,78

129,00

24

19,30

164,00

174,00

20,86

72,00

24

1,64

139,00

11,55

0,86

111,00

25

18,60

168,00

167,00

28,42

89,00

25

1,68

144,00

6,50

1,21

105,00

26

18,70

159,00

154,00

19,73

77,00

26

1,59

140,00

16,52

1,20

127,00

27

18,60

173,00

159,00

18,57

46,00

27

1,73

136,00

9,56

1,07

135,00

28

18,20

176,00

163,00

21,07

65,00

28

1,76

139,00

5,40

0,79

163,00

29

19,50

178,00

161,00

24,46

51,00

29

1,78

140,00

9,23

0,77

185,00

30

17,90

182,00

159,00

20,46

65,00

30

1,82

142,00

5,10

0,82

156,00

31

19,50

179,00

154,00

22,82

51,00

31

1,79

146,00

8,99

0,63

148,00

32

18,40

182,00

150,00

19,89

75,00

32

1,82

145,00

5,10

0,79

199,00

33

17,30

183,00

144,00

22,92

55,00

33

1,83

139,00

4,80

0,73

159,00

34

17,20

179,00

160,00

33,99

72,00

34

1,79

148,00

4,60

1,05

200,00

35

17,30

188,00

143,00

22,95

79,00

35

1,88

150,00

4,40

1,03

201,00

36

17,00

193,00

140,00

23,20

59,00

36

1,93

179,00

3,50

0,92

198,00

37

16,80

195,00

148,00

21,64

80,00

37

1,95

153,00

3,70

0,95

203,00

38

17,30

199,00

141,00

16,87

76,00

38

1,99

180,00

4,50

0,65

168,00

39

17,10

206,00

137,00

24,49

89,00

39

2,06

159,00

2,40

1,05

208,00

40

16,40

210,00

134,00

17,89

47,00

40

2,1

186,00

2,00

0,56

211,00

итого

840,20

5559,00

7009,00

900,31

2646,00

итого

55,66

6273,00

356,96

36,09

6179,00

в среднем

21,01

138,98

175,23

22,51

66,15

в среднем

1,39

156,83

8,92

0,90

154,48

3,52

49,22

22,95

4,46

13,24

0,49

15,66

4,27

0,24

29,24

Необходимо:

  1. построить уравнение множественной линейной регрессии;

  2. рассчитать парные коэффициенты регрессии;

  3. частные и средние коэффициенты эластичности;

  4. провести прогнозирование результативного признака , при различных значениях факторов, то есть рассчитать:

  • максимально возможное значение признака ,

  • минимально возможное значение признака ,

  • значение признака при средних значениях факторов,

  • частные уравнения регрессии, при максимальном значении одного фактора и средних значениях двух других факторов.

  1. выводы.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]