для статечної функції
для експоненційної функції
для логарифмічною
для зворотної функції
для гіперболічної функції
5. Оцінити за допомогою середньої помилки апроксимації якість рівнянь.
В
Розрахункова таблиця
В
6. Оцінити за допомогою F-критерію Фішера статистичну надійність результатів регресивного моделювання. За значенням показників, розрахованих у пп. 4, 5 і даному пункті, вибрати найкраще рівняння регресії і дати його обгрунтування.
Якщо те рівняння значимо
В
В В
Всі рівняння значущі, але найменший коефіцієнт апроксимації у неповної логарифмічною функції, тобто будемо вважати це рівняння кращим.
7. Розрахувати прогнозне значення результату, якщо прогнозне значення фактору збільшаться на +5% Середнього рівня. Визначити довірчий інтервал прогнозу для рівня значущості 0,05.
В
В
помилка прогнозування
Розрахункова таблиця
В В
(401,098; 689,9132) - довірчий інтервал
8. Оцінити отримані результати.
Зв'язок між величинами логарифмічна. Логарифмічна залежність сильна. Споживчі витрати 84%, залежать від доходів на душу населення.
Завдання № 2
Номер споруджуваного будинку
Ціни квартири тис. дол. США, у
Число кімнат квартири, шт., х1
Загальна площа квартири, кв. м., х2
1
13,0
1
21,5
2
16,5
1
27,0
3
17,0
1
30,0
4
15,0
1
26,2
5
14,2
1
19,0
6
10,5
1
17,5
7
23,0
1
25,5
8
12,0
1
17,8
9
15,6
1
18,0
10
12,5
1
17,0
11
22,5
2
29,0
12
26,0
2
35,0
13
18,5
2
28,0
14
13,2
2
30,0
15
25,8
2
51,0
1. Побудувати лінійне рівняння множинної регресії та пояснити економічний сенс його параметрів.
рівняння регресії
За методом найменших квадратів.
В
Розрахункова таблиця
В В
рівняння регресії
При збільшенні квартири на одну кімнату ціна зросте на 1,35 тис. руб., а при захопленні квартири на один квадратний метр ціна зросте на 0,39 тис. руб.
2. Розрахувати приватні коефіцієнти еластичності
В
коефіцієнти еластичності
В
3. Визначте стандартизовані коефіцієнти регресії
В
стандартизовані коефіцієнти регресії
В В В
4. Зробити висновок про силі зв'язку результату і фактора
Коефіцієнти еластичності показують, що при збільшенні кімнат на 1% ціна квартири збільшується на 0,11%; при збільшенні площі на 1% вартість квартири збільшується на 0,6%
Стандартизовані коефіцієнти показують, площа квартири значно сильніше впливає на ціну квартири, ніж кількість кімнат.
5. Визначити парні і приватні коефіцієнти кореляції, а також множинний коефіцієнт кореляції; зробити висновки.
-парні коефіцієнти кореляції
В
В
Зв'язок між кількістю кімнат і ціною квартири вище середньої
В
Зв'язок між площею і вартістю квартири достатньо сильна
В
Зв'язок між кількістю кімнат і площею квартири помітна
-приватні коефіцієнти кореляції
В
Зв'язок між кількістю кімнат і ціною квартири при фіксованій площі квартири слабка
В
Зв'язок між площею квартири і ціною при фіксованому впливі кількість кімнат досить істотна.
-множинний коефіцієнт кореляції
В
Вартість квартири досить сильно залежить ві...
