Вариант № 1

1.Метод наименьших квадратов как способ расчета параметров уравнения регрессии.

2.Модель производственной функции.

Задание № 1.

1. Между приведенными в таблице 1 данными за 10 временных периодов предполагается существование линейной зависимости. Определить значения оценок илинейной регрессионной модели у =+*х (используя формулы для расчета дисперсии и ковариации) и дать экономическую интерпретацию полученных результатов.

Необходимо определить зависимость между объемом продаж (X) и валовой прибылью (Y).

Таблица 1

№	Объем продаж, млн.руб. X	Валовая прибыль, тыс. руб. Y
1	20	7
2	26	9
3	32	11
4	32	14
5	38	13
6	48	16
7	52	19
8	61	18
9	54	24
10	68	27

2. Определить коэффициент детерминации и корреляции между Х и Y. Сделать вывод о силе и направлении линейной связи между переменными.

3. Дать интервальные оценкикоэффициентов регрессии. (t_крит = 2,069).

Стандартная ошибка регрессии определяется по следующей формуле:

Сделать вывод о показателях, оказавших наибольшее влияние на точность коэффициентов линейной регрессионной модели.

Вариант № 2

1.Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях.

2.Модель производственной функции.

Задание № 1.

1. Между приведенными в таблице 1 данными за 10 временных периодов предполагается существование линейной зависимости. Определить значения оценок илинейной регрессионной модели у =+*х (используя формулы для расчета дисперсии и ковариации) и дать экономическую интерпретацию полученных результатов.

Необходимо определить зависимость между объемом продаж (X) и валовой прибылью (Y).

Таблица 1

№	Валовая прибыль, млн.руб. X	Чистая прибыль, тыс. руб.Y
1	11	13
2	16	15
3	24	17
4	24	20
5	33	19
6	40	32
7	46	25
8	49	24
9	54	30
10	58	33

2. Определить коэффициент детерминации и корреляции между Х и Y. Сделать вывод о силе и направлении линейной связи между переменными.

3. Дать интервальные оценкикоэффициентов регрессии. (t_крит = 2,069).

Стандартная ошибка регрессии определяется по следующей формуле:

Сделать вывод о показателях, оказавших наибольшее влияние на точность коэффициентов линейной регрессионной модели.

Вариант № 3

1.Методы и модели корреляционно-регрессионного анализа.

2.Моделирование сезонных и циклических колебаний.

Задание № 1.

1. Между приведенными в таблице 1 данными за 10 временных периодов предполагается существование линейной зависимости. Определить значения оценок илинейной регрессионной модели у =+*х (используя формулы для расчета дисперсии и ковариации) и дать экономическую интерпретацию полученных результатов.

Необходимо определить зависимость между объемом продаж (X) и валовой прибылью (Y).

Таблица 1

№	Объем продаж, млн.руб. X	Валовая прибыль, тыс. руб. Y
1	20	7
2	26	9
3	32	11
4	32	14
5	38	13
6	48	16
7	52	19
8	61	18
9	54	24
10	68	27

2. Определить коэффициент детерминации и корреляции между Х и Y. Сделать вывод о силе и направлении линейной связи между переменными.

3. Дать интервальные оценкикоэффициентов регрессии. (t_крит = 2,069).

Стандартная ошибка регрессии определяется по следующей формуле:

Сделать вывод о показателях, оказавших наибольшее влияние на точность коэффициентов линейной регрессионной модели.