Розрахункові формули, необхідні для виконання лабораторної роботи №2
1.
Параметри
регресії
,
2.
Індекс кореляції
=
.
3. Критерій Фішера
4.
Середньоквадратична помилка показника
5. Довірчий півінтервал для базисних даних ,
6. Довірчий півінтервал для прогнозу ,
7.
Довірчий інтервал для базисних даних
ymin,i=
-∆yi,
ymax,i=
+∆yi
8. Довірчій інтервал для прогнозу ymin,p=yp-∆yp, ymax,p=yp+∆yp
Додаток 2
Питання для самоперевірки
1. Які види нелінійних регресій Ви знаєте? Наведіть приклади.
2. Які методи використовують для лінеаризації моделі?
3. З якою метою виконують лінеаризацію моделі?
4. Який метод використовують для знаходження параметрів моделі? В чому полягає його суть?
5. На що вказує індекс кореляції? Критерій Фішера?
6. Як знаходять довірчі інтервали для показникової регресії?
6. Запишіть формулу знаходження коефіцієнта еластичності.
7. Які функції Excel можна використовувати для побудови парної нелінійної регресії?
Додаток 3
Вихідні дані для виконання лабораторної роботи №2
Вар. 1 |
Вар. 2 |
Вар. 3 |
Вар. 4 |
Вар. 5 |
|||||
|
|
|
|
|
|||||
X |
Y |
X |
Y |
X |
Y |
X |
Y |
X |
Y |
2,06 |
13,42 |
2,53 |
3,5 |
2,17 |
48,65 |
3,65 |
27,12 |
3,22 |
2,5 |
2,38 |
15,81 |
3,54 |
5,45 |
2,9 |
12,25 |
3,82 |
31,81 |
3,87 |
2,99 |
2,74 |
19,49 |
3,84 |
6,41 |
3,29 |
7,11 |
3,96 |
34,82 |
4,95 |
3,5 |
3,14 |
24,32 |
3,95 |
6,5 |
4,13 |
4,35 |
5,24 |
38,45 |
5,1 |
3,45 |
3,38 |
27,24 |
4,22 |
7,32 |
5,25 |
2,68 |
5,43 |
78,56 |
5,98 |
3,8 |
3,49 |
30,13 |
4,81 |
8,64 |
5,42 |
2,4 |
5,52 |
66,35 |
7,28 |
4,3 |
3,61 |
33,16 |
5,53 |
13,22 |
5,79 |
2,1 |
5,62 |
80,01 |
6,9 |
4,1 |
4,02 |
37,09 |
5,83 |
15,06 |
5,87 |
2,05 |
6,98 |
160 |
7,54 |
4,2 |
4,22 |
42,32 |
6,43 |
19,88 |
6,99 |
1,78 |
7,51 |
192,54 |
7,91 |
4,5 |
4,65 |
51,08 |
7,73 |
35,21 |
7,04 |
1,69 |
7,95 |
298,97 |
8,4 |
4,55 |
4,83 |
59,66 |
8,19 |
44,28 |
8,14 |
1,4 |
8,24 |
360,48 |
9,45 |
4,73 |
5,52 |
75,86 |
8,65 |
56,79 |
8,36 |
1,34 |
8,57 |
385,02 |
10,23 |
4,96 |
5,74 |
87,34 |
9,31 |
79,36 |
8,57 |
1,27 |
9,46 |
581,04 |
12,55 |
5,34 |
Значення Х для прогнозу |
|||||||||
9,52 |
|
9,69 |
|
10,30 |
|
12,05 |
|
11,58 |
|
|
|||||||||
Вар. 6 |
Вар. 7 |
Вар. 8 |
Вар. 9 |
Вар. 10 |
|||||
|
|
|
|
|
|||||
X |
Y |
X |
Y |
X |
Y |
X |
Y |
X |
Y |
4,57 |
12,5 |
1,85 |
0,95 |
5,15 |
5,4 |
2,16 |
2,5 |
2,53 |
3,9 |
5,42 |
13,88 |
1,98 |
1,02 |
5,66 |
5,75 |
2,91 |
2,11 |
3,54 |
3,2 |
5,29 |
15,16 |
2,15 |
1,2 |
7,5 |
6,38 |
3,14 |
2,03 |
3,84 |
3,02 |
6,33 |
16,06 |
2,71 |
1,45 |
7,9 |
6,59 |
3,39 |
2,02 |
3,84 |
3,04 |
7,63 |
16,66 |
3,7 |
2,6 |
8,31 |
6,7 |
3,95 |
2,01 |
4,22 |
2,9 |
7,53 |
17,65 |
4,59 |
3,9 |
8,65 |
6,74 |
4,3 |
1,9 |
4,81 |
2,7 |
7,73 |
18,46 |
4,77 |
4,3 |
9,39 |
7,02 |
5,1 |
1,85 |
6,53 |
2,4 |
8,44 |
19,54 |
5,34 |
6,02 |
9,73 |
7,05 |
5,47 |
1,74 |
5,83 |
2,5 |
9,49 |
20,58 |
5,45 |
6,3 |
10,33 |
7,3 |
5,97 |
1,73 |
6,43 |
2,4 |
9,18 |
21,77 |
6 |
8,5 |
10,5 |
7,33 |
6,16 |
1,79 |
7,73 |
2,2 |
10,14 |
22,15 |
6,25 |
9,35 |
11,1 |
7,5 |
6,46 |
1,71 |
8,19 |
2,21 |
10,94 |
23,8 |
6,79 |
12,53 |
11,51 |
7,52 |
7,07 |
1,65 |
9,65 |
2,03 |
Значення Х для прогнозу |
|||||||||
11,73 |
|
9,78 |
|
12,56 |
|
8,07 |
|
10,54 |
|
Вар. 11 |
Вар. 12 |
Вар. 13 |
Вар. 14 |
Вар. 15 |
|||||
|
|
|
|
|
|||||
X |
Y |
X |
Y |
X |
Y |
X |
Y |
X |
Y |
4,57 |
12,5 |
1,85 |
0,95 |
10,32 |
23,64 |
0,65 |
9,75 |
41 |
67,63 |
5,42 |
13,88 |
1,98 |
1,02 |
10,05 |
20,18 |
0,93 |
18,87 |
40,8 |
71,3 |
5,29 |
15,16 |
2,15 |
1,2 |
9,43 |
21,97 |
1,56 |
16,42 |
37,6 |
74,19 |
6,33 |
16,06 |
2,71 |
1,45 |
8,61 |
21,68 |
1,5 |
13,86 |
36,6 |
84,86 |
7,63 |
16,66 |
3,7 |
2,6 |
7,33 |
29,34 |
1,69 |
12,86 |
33 |
93,8 |
7,53 |
17,65 |
4,59 |
3,9 |
7,02 |
28,37 |
1,88 |
20,95 |
32,5 |
91,48 |
7,73 |
18,46 |
4,77 |
4,3 |
6,97 |
25,39 |
2,06 |
21,1 |
32,08 |
103,41 |
8,44 |
19,54 |
5,34 |
6,02 |
6,63 |
27,22 |
2,65 |
19,51 |
31,44 |
107,79 |
9,49 |
20,58 |
5,45 |
6,3 |
6,25 |
32,88 |
3,11 |
24,53 |
30 |
115,76 |
9,18 |
21,77 |
6 |
8,5 |
5,95 |
37,45 |
3,98 |
26,23 |
28,5 |
118,12 |
10,14 |
22,15 |
6,25 |
9,35 |
4,3 |
31,03 |
4,6 |
20,62 |
28,01 |
126,14 |
10,94 |
23,8 |
6,79 |
12,53 |
3,69 |
34,93 |
5,31 |
27,24 |
27,3 |
131,91 |
11,57 |
24,5 |
6,85 |
12,95 |
3,72 |
39,98 |
5,8 |
28,85 |
26 |
135,48 |
Значення Х для прогнозу |
|||||||||
13,4 |
|
7,08 |
|
3,02 |
|
6,3 |
|
26,54 |
|
Лабораторна робота №3
Побудова множинної лінійної регресії
Мета:
1. Оволодіти методикою оцінювання параметрів множинної лінійної регресії, навчитися виконувати аналіз таких моделей.
2. Навчитися досліджувати систему факторів на мультиколінеарність та усувати її.
3. Оволодіти навичками користування електронними таблицями Excel для побудови лінійних множинних моделей.
Завдання
Економічний показник Y залежить від трьох факторів.
1. Перевірити фактори на мультиколінеарність методом Фаррара-Глобера. Усунути мультиколінеарність методом виключення з розгляду одного із залежних факторів.
2. Оцінити значення параметрів регресії за допомогою методу найменших квадратів в матричній формі, функцій «Лінійна», «Аналіз даних». Порівняти результати.