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2 к сессия / Экономико-матем моделирование / Математическое моделирование 2.doc
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Задание 2.

  • Даные задания 1 проверить на наличие автокорреляции

  • Наилучшую модель, построенную в задании 1, проверить на наличие автокорреляции остатков.

Задание 3.

  • Построить зависимость показателя Y фактораX2, провести ее анализ.

Y

100,7

101,0

101,6

104,2

105,1

108,5

115,5

140,7

1

X1

27,3

28,1

28,6

30,9

33,1

35,3

42,2

51,3

X2

23,4

23,0

22,5

19,6

20,7

19,6

20,7

26,1

X3

55,9

57,4

58,2

66,2

62,8

76,5

90,2

108,5

Y

24,2

24,4

25,1

25,3

26,1

27,7

33,8

2

X1

6,6

6,8

7,4

7,9

8,5

10,2

12,4

X2

6,8

6,6

5,7

6,1

5,7

6,1

7,7

X3

13,4

14,1

15,9

15,1

18,4

21,7

26,1

Y

14

14

14

14

15

15

15

16

19

3

X1

3,8

3,9

4,3

4,4

4,5

4,6

4,9

5,9

7,1

X2

3,9

3,8

3,3

3,35

3,4

3,5

3,3

3,5

4,41

X3

7,8

8,1

9,2

9,1

8,5

8,7

10,7

12,5

15,1

Y

11,3

11,4

11,5

11,6

11,7

11,8

11,9

12,2

12,9

15,8

4

X1

7,37

7,08

6,19

6,24

6,29

6,39

6,49

6,19

6,49

8,26

X2

9,6

9,9

11,3

11,0

11,2

11,7

10,7

13,1

15,4

18,6

X3

2,16

2,25

2,43

2,51

2,49

2,55

2,61

2,79

3,33

4,05

Y

75,5

76,2

78,2

78,8

81,4

86,6

105,5

5

X1

20,5

21,5

23,2

24,8

26,5

31,7

38,5

X2

17,6

16,9

14,7

15,5

14,7

15,5

19,6

X3

41,9

43,7

49,7

47,1

57,4

67,7

81,4

Y

11,8

12,1

12,2

12,4

12,8

13,2

13,6

16,5

6

X1

7,7

7,4

6,5

6,8

6,5

6,7

6,8

8,7

X2

10,08

10,49

11,93

11,32

13,79

14,55

16,25

19,55

X3

2,2

2,3

2,5

2,7

2,9

3,1

3,5

4,2

Y

11,3

11,5

11,7

11,8

11,9

12,1

12,2

13,1

15,8

7

X1

3,1

3,2

3,4

3,6

3,7

3,8

3,9

4,7

5,8

X2

3,2

3,1

2,7

2,8

2,6

2,7

2,7

2,8

3,6

X3

6,3

6,5

7,4

7,1

7,8

8,1

8,6

10,1

12,2

Y

25,4

26,5

28,5

30,7

32,8

39,2

47,7

8

X1

9,5

9,9

11,3

10,7

13,1

15,4

18,5

X2

6,4

6,2

5,4

5,7

5,4

5,7

7,2

X3

8,8

8,9

9,1

9,2

9,5

10,1

12,3

Y

59,8

60,4

61,3

61,9

62,4

64,4

68,6

83,6

9

X1

16,2

17,3

17,9

18,4

19,7

21,1

25,1

30,5

X2

13,9

13,4

12,8

11,6

12,3

11,6

12,3

15,5

X3

33,2

34,6

36,9

39,3

37,3

45,4

53,6

64,4

Y

65,3

68,1

73,4

78,9

84,3

100,7

122,4

10

X1

24,5

25,5

29,1

27,5

33,5

39,5

47,6

X2

16,5

15,8

13,8

14,5

13,8

14,5

18,5

X3

22,7

22,9

23,4

23,7

24,5

26,1

31,7

Y

20,8

21,7

23,4

25,2

26,9

32,1

33,9

39,1

11

X1

7,8

8,2

9,3

8,8

10,7

12,6

13,8

15,2

X2

5,3

5,1

4,4

4,6

4,4

4,6

5,1

5,9

X3

7,2

7,3

7,5

7,6

7,8

8,3

9,1

10,1

Y

57,3

58,1

59,7

64,5

69,3

74,1

88,4

107,5

12

X1

21,5

22,0

22,4

25,5

24,2

29,5

34,7

41,8

X2

14,5

14,0

13,9

12,2

12,7

12,2

12,7

16,2

X3

19,9

20,0

20,1

20,6

20,8

21,5

22,8

27,8

Y

33,2

34,6

37,4

40,1

42,9

51,2

62,3

13

X1

12,5

13,1

14,8

14,2

17,1

20,1

24,2

X2

8,4

8,1

7,1

7,4

7,1

7,4

9,4

X3

11,5

11,7

11,9

12,1

12,5

13,2

16,1

Y

78,4

79,1

81,1

81,3

81,5

81,8

84,4

89,9

109,5

14

X1

21,2

22,3

24,0

24,6

25,3

25,8

27,5

32,8

39,9

X2

18,2

17,5

15,3

15,7

15,9

16,1

15,3

16,1

20,3

X3

43,5

48,9

51,5

54,6

56,3

58,7

59,5

70,2

84,4

Y

77,7

80,9

87,4

93,8

100,3

119,7

145,6

15

X1

45,1

43,3

37,9

39,7

37,9

39,7

50,5

X2

41,1

41,6

42,5

43,0

44,4

47,2

57,5

X3

20,4

21,3

24,2

23,0

28,2

33,3

39,6

Y

28,1

28,4

29,0

29,3

31,6

34,4

36,3

43,4

52,7

16

X1

16,3

16,1

15,9

15,7

13,7

14,4

13,7

14,4

18,3

X2

14,7

14,9

15,0

15,1

15,4

15,6

16,1

17,1

20,8

X3

7,4

7,5

7,6

7,7

8,8

8,3

10,1

11,9

14,4

Y

27,5

27,3

28,3

28,2

29,1

31,1

37,8

17

X1

7,3

7,7

8,3

8,9

9,5

11,3

13,8

X2

6,3

5,9

5,3

5,6

5,3

5,6

7,3

X3

15,1

15,6

17,8

16,9

20,5

24,2

29,1

Y

76,9

80,0

82,8

83,0

86,4

98,2

93,1

113,5

133,8

160,9

18

X1

15,6

14,5

13,9

14,1

14,3

14,6

14,8

15,2

16,2

19,7

X2

14,8

14,1

13,8

13,5

13,3

11,4

11,9

11,4

11,9

15,2

X3

17,9

18,8

19,9

20,9

21,8

23,5

25,3

27,4

32,2

39,2

Y

93,2

97,2

110,3

104,6

127,4

150,2

180,7

19

X1

15,8

16,1

16,4

16,6

17,1

18,2

22,2

X2

15,2

14,6

12,8

13,4

12,8

13,4

17,5

X3

23,5

24,5

26,4

28,4

30,3

36,2

44,4

Y

213,2

221,9

252,4

239,4

291,6

343,8

413,4

20

X1

36,3

36,7

37,5

37,9

39,2

41,6

50,7

X2

34,8

33,4

29,2

30,6

29,2

30,6

39,3

X3

53,7

56,5

60,4

64,9

69,4

82,8

100,7

Y

68,4

70,8

80,5

76,4

93,0

109,7

131,9

21

X1

11,6

11,7

12,2

12,1

12,5

13,3

16,2

X2

11,1

10,7

9,3

9,8

9,3

9,8

12,4

X3

17,1

17,9

19,3

20,7

22,1

26,4

32,1

Y

187,5

194,7

221,4

210,1

255,8

301,7

362,7

22

X1

31,9

32,2

33,1

33,3

34,4

36,6

44,6

X2

30,5

29,4

25,6

27,2

25,6

27,3

34,1

X3

47,7

49,2

53,1

56,9

60,8

72,6

88,3

Y

39,0

39,1

39,3

39,5

40,5

40,9

42,2

44,9

54,7

23

X1

10,6

10,9

11,0

11,1

12,2

12,9

13,7

16,4

20,4

X2

9,1

9,0

8,4

8,8

7,6

8,1

7,6

8,1

10,2

X3

21,8

22,0

22,6

23,6

25,8

24,4

29,8

35,1

42,2

Y

87,4

91,0

103,4

98,2

119,5

141,9

169,5

24

X1

32,7

31,6

27,4

28,9

27,4

28,9

36,6

X2

33,5

35,1

37,8

40,6

43,3

51,7

62,9

X3

10,4

10,5

10,8

10,9

11,3

12,4

14,6

Y

253,4

263,8

300,0

284,7

346,6

408,8

491,5

25

X1

95,0

91,5

79,6

83,8

79,6

83,8

106,1

X2

97,2

101,7

109,7

117,7

125,6

150,1

182,5

X3

30,3

30,5

31,3

31,6

32,6

34,7

42,3

Y

91,7

95,5

100,6

108,6

103,1

125,5

148,2

178,5

26

X1

34,4

33,1

30,5

28,8

30,4

28,8

30,4

38,4

X2

35,2

36,8

38,1

39,7

42,6

45,5

54,3

66,1

X3

10,8

11,1

11,2

11,3

11,4

11,8

12,6

15,3

Y

87,7

88,4

89,5

91,1

91,3

103,8

98,6

120,2

141,5

170,2

27

X1

11,1

12,9

13,8

14,9

15,1

15,5

15,6

16,1

17,2

20,9

X2

13,3

13,5

14,0

14,2

13,8

12,0

12,6

12,2

12,6

16,4

X3

19,1

20,8

21,9

22,5

23,1

24,9

26,7

28,5

34,1

41,4

Y

29,2

29,5

30,2

30,5

31,5

33,5

40,8

28

X1

7,9

8,3

9,1

9,6

10,2

12,2

14,9

X2

6,8

6,5

5,7

6,1

5,7

6,2

7,6

X3

16,2

16,9

19,2

18,2

22,2

26,2

31,5

Y

138,3

139,1

142,7

143,1

143,9

148,7

158,2

192,7

29

X1

37,4

39,2

42,3

43,6

45,3

48,4

57,8

70,3

X2

32,1

30,9

26,8

27,5

28,3

26,8

28,3

35,8

X3

76,6

79,7

90,7

88,9

86,1

104,8

123,6

148,6

Y

315,7

318,4

326,6

329,3

340,2

362,3

440,9

30

X1

85,7

89,7

96,7

103,7

110,8

132,3

160,9

X2

73,3

70,7

61,4

64,7

61,4

64,7

81,9

X3

175,3

182,5

207,5

196,9

239,7

282,8

340,5

Задание 4.

  • Исследовать данные задания 3 на наличие мультиколлинеарности с помощью метода Фаррара-Глаубера.

  • В случае обнаружения мультиколлинеарности объясняющих переменных, исключить из рассмотрения тот фактор, который кореллирует с остальными.

  • По оставшимся данным построить линейную регрессионную функцию и провести ее анализ.