2. Вариант 1.1

Q	20	35	30	45	60	69	75	90	105	110	120	130
P	10	15	20	25	40	37	43	35	38	55	50	35
W	12	10	9	9	8	8	6	4	4	5	3	1

Р_прогн = 60, W_прогн = 2, = 0,01.

3. Вариант 1.2

Q	31	28	40	52	60	78	65	92	125	130	135	140
P	17	20	25	30	40	45	41	50	52	40	55	65
W	14	15	13	10	10	7	9	6	4	3	1	2

Р_прогн = 75, W_прогн = 1, = 0,02.

4. Вариант 1.3

Q	15	25	36	45	52	69	77	92	110	125	130	135
P	8	15	18	25	20	40	45	41	55	50	56	58
W	15	12	10	9	7	8	6	5	3	3	2	2

Р_прогн = 53, W_прогн = 4, = 0,03.

5. Вариант 1.4

Q	20	15	30	36	40	55	45	60	69	85	110	130
P	12	10	18	18	20	30	25	40	37	47	55	54
W	11	12	9	10	10	8	9	8	8	6	5	2

Р_прогн = 28, W_прогн = 9, = 0,04.

6. Вариант 1.5

Q	30	35	40	48	55	62	70	65	89	99	115	140
P	20	18	20	25	32	40	52	49	50	55	60	65
W	14	12	10	10	9	9	8	8	6	4	2	1

Р_прогн = 25, W_прогн = 12, = 0,05.

Задача 2. Для объяснения изменения ВНП за 10 лет строится регрессионная модель с объясняющими переменными – потреблением (С) и инвестициями (I):

ВНП = ₀ + ₁ С + ₂ I + .

Статистические данные приведены в таблице.

Задание.

1. По МНК оценить коэффициенты линейной регрессии _i , i = 0, 1, 2;

2. Оценить статистическую значимость найденных эмпирических коэффициентов регрессии b_i , i =0, 1, 2;

3. В соответствие с заданным значением построить доверительные интервалы для найденных коэффициентов;

4. Вычислить коэффициент детерминации R² и оценить его статистическую значимость при заданном значении ;

5. Определить какой процент разброса зависимой переменной объясняется данной регрессией;

6. Сравнить коэффициент детерминации R² со скорректированным коэффициентом детерминации;

7. Вычислить статистику DW Дарбина-Уотсона и оценить наличие автокорреляции;

8. Посредством коэффициентов b_i , i = 1, 2, оценить в % отношении влияние объясняющих переменных С и I на изменение объясняемой переменной;

9. Спрогнозировать значение объясняемой переменной ВНП _прогн для прогнозных значений С _прогн , I _прогн и определить доверительный интервал для ВНП_прогн;

10. Сделать обобщающие выводы по регрессионной модели.

Вариант 2.1

С, млрд $	8,0	9,5	11,0	12,0	13,0	14,0	15,0	16,5	17,0	18,0
I, млрд $	1,65	1,8	2,0	2,1	2,2	2,4	2,65	2,85	3,2	3,55
ВНП, млрд $	14,0	16,0	18,0	20,0	23,0	23,5	25,0	26,5	28,5	30,5

С _прогн = 20, I _прогн = 4, = 0,02.

Вариант 2.2

С, млрд $	5,0	6,5	6,9	7,5	8,0	10,0	11,0	12,0	14,0	17,0
I, млрд $	1,2	1,4	1,6	1,9	2,0	2,4	2,5	2,7	3,0	3,4
ВНП, млрд $	10,0	10,5	11,0	13,0	14,0	15,0	18,0	21,0	24,0	28,0

С _прогн = 20, I _прогн = 4, = 0,03.

Вариант 2.3

С, млрд $	7,0	8,0	9,0	10,5	11,0	12,5	13,0	14,0	15,0	16,0
I, млрд $	1,2	1,4	1,5	1,6	1,8	2,0	2,2	2,4	2,7	2,9
ВНП, млрд $	12,0	14,0	15,0	16,0	18,0	22,0	23,0	23,5	25,0	26,0

С _прогн = 14,5, I _прогн = 3, = 0,04.

Вариант 2.4

С, млрд $	6,0	7,5	9,0	10,0	11,0	12,0	13,0	14,0	15,6	16,8
I, млрд $	1,4	1,5	1,7	1,8	2,0	2,1	2,2	2,4	2,6	3,0
ВНП, млрд $	11,0	13,0	15,0	16,0	18,0	20,0	23,0	23,5	25,0	26,5

С _прогн = 18,0, I _прогн = 3,2, = 0,05.

Вариант 2.5

С, млрд $	9,0	10,5	12,0	13,0	14,0	15,0	16,5	17,5	18,0	18,5
I, млрд $	1,4	1,6	2,1	2,2	2,4	2,7	2,9	3,3	3,6	4,0
ВНП, млрд $	13,0	16,0	20,0	23,0	23,5	25,0	27,0	29,0	31,0	33,0

С _прогн = 19,0, I _прогн = 4,0, = 0,06.

Задача 3. В таблице даны статистические данные о расходах на питание Y, душевом доходе Х₁ и размере семьи Х₂ для девяти групп семей. Построить регрессионную модель:

Y= ₀ + ₁ Х₁ + ₂ Х₂ + .

Задание.

1. По МНК оценить коэффициенты линейной регрессии _i , i = 0, 1, 2.

2. Оценить статистическую значимость найденных эмпирических коэффициентов регрессии b_i , i =0, 1, 2.

3. В соответствие с заданным значением построить доверительные интервалы для найденных коэффициентов;

4. Вычислить коэффициент детерминации R² и оценить его статистическую значимость при заданном значении ;

5. Определить какой процент разброса зависимой переменной объясняется данной регрессией;

6. Сравнить коэффициент детерминации R² со скорректированным коэффициентом детерминации;

7. Вычислить статистику DW Дарбина-Уотсона и оценить наличие автокорреляции;

8. Посредством коэффициентов b_i , i = 1, 2, оценить в % отношении влияние объясняющих переменных Х₁ и Х₂ на изменение объясняемой переменной;

9. Спрогнозировать значение объясняемой переменной Y_прогн для прогнозных значений Х_{1 прогн} , Х_{2 прогн} и определить доверительный интервал для Y_прогн;

10. Сделать обобщающие выводы по регрессионной модели.

Вариант 3.1

№	Расход на питание Y, у.е.	Душевой доход Х1, у.е.	Размер семей Х2
1	426	611	1,4
2	611	1520	2,0
3	870	2590	2,5
4	1050	3605	3,1
5	1290	4590	3,2
6	1348	5840	3,4
7	1525	7080	3,6
8	1820	9160	3,9
9	2342	16850	3,6

Х_{1 прогн} = 8000, Х_{2 прогн} = 4,0, = 0,01.

Вариант 3.2

№	Расход на питание Y, у.е.	Душевой доход Х1, у.е.	Размер семей Х2
1	350	500	1,2
2	525	1100	2,0
3	716	2320	2,4
4	700	3010	2,4
5	965	3500	3,0
6	1010	4205	3,2
7	1200	5675	3,4
8	1357	7100	3,6
9	1516	9206	3,6

Х_{1 прогн} = 10000, Х_{2 прогн} =3,0, = 0,02.

Вариант 3.3

№	Расход на питание Y, у.е.	Душевой доход Х1, у.е.	Размер семей Х2
1	421	750	1,0
2	500	920	1,6
3	651	1200	2,0
4	670	1516	2,0
5	735	2010	2,3
6	1000	3331	2,8
7	1100	3857	3,0
8	1200	4600	3,2
9	1370	6905	3,6

Х_{1 прогн} = 8000, Х_{2 прогн} =3,0, = 0,03.

Вариант 3.4

№	Расход на питание Y, у.е.	Душевой доход Х1, у.е.	Размер семей Х2
1	400	600	1,1
2	575	1200	1,8
3	715	2500	2,0
4	800	3500	2,1
5	930	4350	2,4
6	1200	5810	2,4
7	1350	6930	2,6
№	Расход на питание Y, у.е.	Душевой доход Х1, у.е.	Размер семей Х2
8	1600	9040	3,0
9	1970	12320	3,0

Х_{1 прогн} = 13000, Х_{2 прогн} =3,2, = 0,04.

Вариант 3.5

№	Расход на питание Y, у.е.	Душевой доход Х1, у.е.	Размер семей Х2
1	525	820	1,7
2	600	1510	2,0
3	725	1930	2,4
4	990	2700	2,8
5	1015	3950	2,9
6	1100	4515	3,0
7	1300	6100	3,1
8	1450	7250	3,0
9	1580	9415	3,5

Х_{1 прогн} = 11000, Х_{2 прогн} =3,0, = 0,05.

Задача 4. Изучается влияние стоимости основных и оборотных средств на величину валового дохода торговых предприятий. Для этого по 12 торговым предприятиям были получены данные приведенные в таблице. Построить регрессионную модель:

Y= ₀ + ₁ Х₁ + ₂ Х₂ + .

Задание.

1. По МНК оценить коэффициенты линейной регрессии _i , i = 0, 1, 2.

2. Оценить статистическую значимость найденных эмпирических коэффициентов регрессии b_i , i =0, 1, 2.

3. В соответствие с заданным значением построить доверительные интервалы для найденных коэффициентов;

4. Вычислить коэффициент детерминации R² и оценить его статистическую значимость при заданном значении ;

5. Определить какой процент разброса зависимой переменной объясняется данной регрессией;

6. Сравнить коэффициент детерминации R² со скорректированным коэффициентом детерминации;

7. Вычислить статистику DW Дарбина-Уотсона и оценить наличие автокорреляции;

8. Посредством коэффициентов b_i , i = 1, 2, оценить в % отношении влияние объясняющих переменных Х₁ и Х₂ на изменение объясняемой переменной;

9. Спрогнозировать значение объясняемой переменной Y_прогн для прогнозных значений Х_{1 прогн} , Х_{2 прогн} и определить доверительный интервал для Y_прогн;

10. Сделать обобщающие выводы по регрессионной модели.

Вариант 4.1

Номер предприятия	Валовый доход за год, млн.руб.	Среднегодовая стоимость, млн.руб.
		Основных фондов	Оборотных средств
1	203	118	105
2	63	28	56
3	45	17	54
4	113	50	63
5	121	56	28
6	88	102	50
7	110	116	54
8	56	124	42
9	80	114	36
10	237	154	106
11	160	115	88
12	75	98	46

Х_{1 прогн} = 140, Х_{2 прогн} =58, = 0,01.

Вариант 4.2

Номер предприятия	Валовый доход за год, млн.руб.	Среднегодовая стоимость, млн.руб.
		Основных фондов	Оборотных средств
1	48	21	63
2	56	120	40
3	120	52	30
4	79	113	36
5	60	28	56
6	90	100	50
7	175	120	90
8	200	115	100
9	110	50	65
10	80	114	36
11	241	161	102
12	89	102	54

Х_{1 прогн} = 150, Х_{2 прогн} =100, = 0,02.

Вариант 4.3

Номер предприятия	Валовый доход за год, млн.руб.	Среднегодовая стоимость, млн.руб.
		Основных фондов	Оборотных средств
1	162	117	90
2	91	105	52
3	111	115	53
4	58	125	44
5	44	18	50
6	83	114	38
7	76	98	47
8	156	113	86
9	240	156	110
10	123	62	30
11	200	119	106
12	65	28	56

Х_{1 прогн} = 100, Х_{2 прогн} =80, = 0,03.

Вариант 4.4

Номер предприятия	Валовый доход за год, млн.руб.	Среднегодовая стоимость, млн.руб.
		Основных фондов	Оборотных средств
1	112	50	60
2	76	98	48
3	81	115	39
4	238	155	107
5	201	116	103
6	109	115	54
7	123	57	28
8	89	103	51
9	63	28	56
10	46	17	53
11	161	117	89
12	57	124	45

Х_{1 прогн} = 90, Х_{2 прогн} =50, = 0,04.

Вариант 4.5

Номер предприятия	Валовый доход за год, млн.руб.	Среднегодовая стоимость, млн.руб.
		Основных фондов	Оборотных средств
1	200	119	106
2	108	115	55
3	236	153	107
4	77	99	50
5	159	118	88
6	58	120	45
7	64	30	55
8	80	114	40
9	87	101	50
10	122	55	30
11	45	17	54
12	114	51	65

Х_{1 прогн} = 50, Х_{2 прогн} =60, = 0,05.

Задача 5. Имеются данные по странам за 2005 год. Построить регрессионную модель:

Y= ₀ + ₁ Х₁ + ₂ Х₂ + .

Задание.

1. По МНК оценить коэффициенты линейной регрессии _i , i= 0, 1, 2.

2. Оценить статистическую значимость найденных эмпирических коэффициентов регрессии b_i , i =0, 1, 2.

3. В соответствие с заданным значением построить доверительные интервалы для найденных коэффициентов;

4. Вычислить коэффициент детерминации R² и оценить его статистическую значимость при заданном значении ;

5. Определить какой процент разброса зависимой переменной объясняется данной регрессией;

6. Сравнить коэффициент детерминации R² со скорректированным коэффициентом детерминации;

7. Вычислить статистику DW Дарбина-Уотсона и оценить наличие автокорреляции;

8. Посредством коэффициентов b_i , i = 1, 2, оценить в % отношении влияние объясняющих переменных Х₁ и Х₂ на изменение объясняемой переменной;

9. Спрогнозировать значение объясняемой переменной Y_прогн для прогнозных значений Х_{1 прогн} , Х_{2 прогн} и определить доверительный интервал для Y_прогн;

10. Сделать обобщающие выводы по регрессионной модели.

Вариант 5.1

Страна	Индекс человеческого развития, Y	Ожидаемая продолжительность жизни при рождении 2005 г., лет, Х1	Суточная калорийность питания населения, ккал на душу, Х2
Австрия	0,904	77,0	3343
Австралия	0,922	78,2	3001
Аргентина	0,827	72,9	3136
Белоруссия	0,763	68,0	3101
Бельгия	0,923	77,2	3543
Бразилия	0,739	66,8	2938
Великобритания	0,918	77,2	3237
Венгрия	0,795	70,9	3402
Германия	0,906	77,2	3330

Х_{1 прогн} = 80, Х_{2 прогн} =3500, = 0,01.

Вариант 5.2

Страна	Индекс человеческого развития, Y	Ожидаемая продолжительность жизни при рождении 2005 г., лет, Х1	Суточная калорийность питания населения, ккал на душу, Х2
Греция	0,867	78,1	3575
Дания	0,905	75,7	3808
Египет	0,616	66,3	3289
Израиль	0,883	77,8	3272
Индия	0,545	62,6	2415
Испания	0.894	78,0	3295
Италия	0,900	78,2	3504
Канада	0,932	79,0	3056
Казахстан	0,740	67,7	3007

Х_{1 прогн} = 75, Х_{2 прогн} =3000, = 0,02.

Вариант 5.3

Страна	Индекс человеческого развития, Y	Ожидаемая продолжительность жизни при рождении 2005 г., лет, Х1	Суточная калорийность питания населения, ккал на душу, Х2
Китай	0,701	69,8	2844
Латвия	0,744	68,4	2861
Нидерланды	0,921	77,9	3259
Норвегия	0,927	78,1	3350
Польша	0,802	72,5	3344
Корея	0,852	72,4	3336
Россия	0,747	66,6	2704
Румыния	0,752	69,9	2943
США	0,927	76,6	3642

Х_{1 прогн} = 72, Х_{2 прогн} =3500, = 0,03.

Вариант 5.4

Страна	Индекс человеческого развития, Y	Ожидаемая продолжительность жизни при рождении 2005 г., лет, Х1	Суточная калорийность питания населения, ккал на душу, Х2
Турция	0,728	69,0	3568
Украина	0,721	68,8	2753
Финляндия	0,913	76,8	2916
Франция	0,918	78,1	3551
Чехия	0,833	73,9	3177
Швейцария	0,914	78,6	3280
Швеция	0,923	78,5	3160
ЮАР	0,695	64,1	2933
Япония	0,924	80,0	2905

Х_{1 прогн} = 76, Х_{2 прогн} =3100, = 0,04.

Вариант 5.5

Страна	Индекс человеческого развития, Y	Ожидаемая продолжительность жизни при рождении 2005 г., лет, Х1	Суточная калорийность питания населения, ккал на душу, Х2
Австрия	0,904	77,0	3343
Белоруссия	0,763	68,0	3101
Греция	0,867	78,1	3575
Казахстан	0,740	67,7	3007
Китай	0,701	69,8	2844
США	0,927	76,6	3642
Турция	0,728	69,0	3568
Франция	0,918	78,1	3551
ЮАР	0,695	64,1	2933

Х_{1 прогн} = 73, Х_{2 прогн} =3300, = 0,05.

Задача 6. Изучается зависимость средней ожидаемой продолжительности Y (лет) от ВВП в паритетах покупательной способности Х₁ и коэффициента младенческой смертности Х₂ (%). Построить регрессионную модель:

Y= ₀ + ₁ Х₁ + ₂ Х₂ + .

Задание.

1. По МНК оценить коэффициенты линейной регрессии _i , i= 0, 1, 2.

2. Оценить статистическую значимость найденных эмпирических коэффициентов регрессии b_i , i =0, 1, 2.

3. В соответствие с заданным значением построить доверительные интервалы для найденных коэффициентов;

4. Вычислить коэффициент детерминации R² и оценить его статистическую значимость при заданном значении ;

5. Определить какой процент разброса зависимой переменной объясняется данной регрессией;

6. Сравнить коэффициент детерминации R² со скорректированным коэффициентом детерминации;

7. Вычислить статистику DW Дарбина-Уотсона и оценить наличие автокорреляции;

8. Посредством коэффициентов b_i , i = 1, 2, оценить в % отношении влияние объясняющих переменных Х₁ и Х₂ на изменение объясняемой переменной;

9. Спрогнозировать значение объясняемой переменной Y_прогн для прогнозных значений Х_{1 прогн} , Х_{2 прогн} и определить доверительный интервал для Y_прогн;

10. Сделать обобщающие выводы по регрессионной модели.

Вариант 6.1

Страна	Y	Х1	Х2
Мозамбик	47	3,0	113
Индия	62	5,2	68
Бенин	50	6,5	95
Шри-Ланка	72	12,1	16
Египет	63	14,2	56
Тунис	69	18,5	39
Белоруссия	70	15,6	13
Бразилия	67	20,0	44
Тринидад	72	31,9	13
Австралия	77	70,2	6
Италия	78	73,7	7
Швейцария	78	95,9	6

Х_{1 прогн} = 80, Х_{2 прогн} =5, = 0,01.

Вариант 6.2

Страна	Y	Х1	Х2
Бурунди	49	2,3	98
Того	56	4,2	88
Никарагуа	68	7,4	46
Конго	51	7,6	90
Индонезия	64	14,1	51
Парагвай	68	13,5	41
Перу	66	14,0	47
Мавритания	71	49,0	16
Малайзия	71	33,4	12
Израиль	77	61,1	8
Канада	78	78,3	6
Япония	80	82,0	4

Х_{1 прогн} = 76, Х_{2 прогн} =10, = 0,02.

Вариант 6.3

Страна	Y	Х1	Х2
Чад	48	2,6	117
Кения	58	5,1	58
Гана	59	7,4	73
Камерун	57	7,8	56
Страна	Y	Х1	Х2
Филиппины	66	10,6	39
Алжир	70	19,6	34
Таиланд	69	28,0	35
Мексика	72	23,7	33
Чили	72	35,3	12
Ирландия	77	58,1	6
Финляндия	76	65,8	5
Дания	75	78,7	6

Х_{1 прогн} = 81, Х_{2 прогн} =4, = 0,03.

Вариант 6.4

Страна	Y	Х1	Х2
Непал	55	4,3	91
Нигерия	53	4,5	80
Ангола	47	4,9	124
Китай	69	10,8	34
Марокко	65	12,4	55
Ямайка	74	13,1	13
Панама	73	22,2	23
ЮАР	64	18,6	50
Уругвай	73	24,6	18
Нов. Зеландия	76	60,6	7
Гонконг	79	85,1	5
СЩА	77	100,0	8

Х_{1 прогн} = 93, Х_{2 прогн} =7, = 0,04.

Вариант 6.5

Страна	Y	Х1	Х2
Буркина-Фасо	49	2,9	99
Мали	50	2,0	123
Пакистан	60	8,3	90
Гондурас	67	7,0	45
Новая Гвинея	57	9,0	64
Доминик. Респ.	71	14,3	37
Турция	67	20,7	48
Венесуэла	71	29,3	23
Страна	Y	Х1	Х2
Аргентина	73	30,8	22
Испания	77	53,8	7
Швеция	79	68,7	4
Австрия	77	78,8	6

Х_{1 прогн} = 84, Х_{2 прогн} =5, = 0,05.

Задача 7. Данные о деятельности крупнейших компаний США представлены в таблице. Построить регрессионную модель:

Y= ₀ + ₁ Х₁ + ₂ Х₂ + ₃ Х₃ + .

Задание.

1. По МНК оценить коэффициенты линейной регрессии _i , i = 0, 1, 2, 3.

2. Оценить статистическую значимость найденных эмпирических коэффициентов регрессии b_i , i =0, 1, 2, 3.

3. В соответствие с заданным значением построить доверительные интервалы для найденных коэффициентов;

4. Вычислить коэффициент детерминации R² и оценить его статистическую значимость при заданном значении ;

5. Определить какой процент разброса зависимой переменной объясняется данной регрессией;

6. Сравнить коэффициент детерминации R² со скорректированным коэффициентом детерминации;

7. Вычислить статистику DW Дарбина-Уотсона и оценить наличие автокорреляции;

8. Посредством коэффициентов b_i , i = 1, 2, 3 оценить в % отношении влияние объясняющих переменных Х₁, Х₂, Х₃ на изменение объясняемой переменной;

9. Спрогнозировать значение объясняемой переменной Y_прогн для прогнозных значений Х_{1 прогн} , Х_{2 прогн} , Х_{3 прогн} и определить доверительный интервал для Y_прогн;

10. Сделать обобщающие выводы по регрессионной модели.

Вариант 7.1

№	Чистый доход, млрд. долл., Y	Оборот капитала, млрд. долл., Х1	Использованный капитал, млрд. долл., Х2	Численность служащих, тыс. чел., Х3
1	6,6	6,9	83,6	222,0
2	3,0	18,0	6,5	32,0
3	6,5	107,9	50,4	82,0
4	3,3	16.7	15,4	45,2
5	0,1	79,6	29,6	299,3
№	Чистый доход, млрд. долл., Y	Оборот капитала, млрд. долл., Х1	Использованный капитал, млрд. долл., Х2	Численность служащих, тыс. чел., Х3
6	3,6	16,2	13,3	41,6
7	1,5	5,9	5,9	17,8
8	5,5	53,1	27,1	151,0
9	2,4	18,8	11,2	82,3
10	3,0	35,3	16,4	103,0

Х_{1 прогн} = 50, Х_{2 прогн} =30, Х_{3 прогн} =100, = 0,01.

Вариант 7.2

№	Чистый доход, млрд. долл., Y	Оборот капитала, млрд. долл., Х1	Использованный капитал, млрд. долл., Х2	Численность служащих, тыс. чел., Х3
1	4,2	71,9	32,5	225,4
2	2,7	93,6	25,4	675,0
3	1,6	10,0	6,4	43,8
4	2,4	31,5	12,5	102,3
5	3,3	36,7	14,3	105,0
6	1,8	13,8	6,5	49,1
7	2,4	64,8	22,7	50,4
8	1,6	30,4	15,8	480,0
9	1,4	12,1	9,3	71,0
10	0,9	31,3	18,9	43,0

Х_{1 прогн} = 72, Х_{2 прогн} =35, Х_{3 прогн} =235, = 0,02.

Вариант 7.3

№	Чистый доход, млрд. долл., Y	Оборот капитала, млрд. долл., Х1	Использованный капитал, млрд. долл., Х2	Численность служащих, тыс. чел., Х3
1	6,6	6,9	83,6	222,0
2	3,3	16,7	15,4	45,2
3	1,5	5,9	5,9	17,8
4	3,0	35,3	16,4	103,0
5	4,2	71,9	32,5	225,4
6	2,4	31,5	12,5	102,3
7	2,4	64,8	22,7	50,4
8	0,9	31,3	18,9	43,0
9	3,0	18,0	6,5	32,0
10	0,1	79,6	29,6	299,3

Х_{1 прогн} = 84, Х_{2 прогн} =30, Х_{3 прогн} =300, = 0,03.

Вариант 7.4

№	Чистый доход, млрд. долл., Y	Оборот капитала, млрд. долл., Х1	Использованный капитал, млрд. долл., Х2	Численность служащих, тыс. чел., Х3
1	3,0	18,0	6,5	32,0
2	3,3	16,7	15,4	45,2
3	3,6	16,2	13,3	41,6
4	5,5	53,1	27,1	151,0
5	3,0	35,3	16,4	103,0
6	2,7	93,6	25,4	675,0
7	2,4	31,5	12,5	102,3
8	1,8	13,8	6,5	49,1
9	1,6	30,4	15,8	480,0
10	0,9	31,3	18,9	43,0

Х_{1 прогн} = 110, Х_{2 прогн} =35, Х_{3 прогн} =500, = 0,04.

Вариант 7.5

№	Чистый доход, млрд. долл., Y	Оборот капитала, млрд. долл., Х1	Использованный капитал, млрд. долл., Х2	Численность служащих, тыс. чел., Х3
1	6,6	6,9	83,6	222,0
2	6,5	107,9	50,4	82,0
3	0,1	79,6	29,6	299,3
4	1,5	5,9	5,9	17,8
5	2,4	18,8	11,2	82,3
6	4,2	71,9	32,5	225,4
7	1,6	10,0	6,4	43,8
8	3,3	36,7	14,3	105,0
9	2,4	64,8	22,7	50,4
10	1,4	12,1	9,3	71,0

Х_{1 прогн} = 125, Х_{2 прогн} =54, Х_{3 прогн} =180, = 0,05.