Контрольная «Задача 1. По территориям региона приводятся данные за 199X г»,
Эконометрика в Челябинске

Задача 1. По территориям региона приводятся данные за 199X г. (р 1 –число букв в полном имени, р 2 – число букв в фамилии): Требуется: 1. Построить линейное уравнение парной регрессии y по x. 2. Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции, коэффициент детерминации и среднюю ошибку аппроксимации. 3. Оценить статистическую значимость уравнения регрессии в целом и отдельных параметров регрессии и корреляции с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента. 4. Выполнить прогноз заработной платы при прогнозном значении среднедушевого прожиточного минимума x, составляющем 107% от среднего уровня. 5. Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал. 6. На одном графике отложить исходные данные и теоретическую прямую. 7. Проверить вычисления в MS Excel. Вопрос 2 Задача 2. По предприятиям региона изучается зависимость выработки продукции на одного работника y (тыс. руб.) от ввода в действие новых основных фондов x1 ( от стоимости фондов на конец года) и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих x2 (%) (p1 – число букв в полном имени, p2 – число букв в фамилии). Требуется: 1. Построить линейную модель множественной регрессии. Записать стандартизованное уравнение множественной регрессии. На основе стандартизованных коэффициентов регрессии и средних коэффициентов эластичности ранжировать факторы по степени их влияния на результат. 2. Найти коэффициенты парной, частной и множественной корреляции. Проанализировать их. 3. Найти скорректированный коэффициент множественной детерминации. Сравнить его с нескорректированным (общим) коэффициентом детерминации. 4. С помощью -критерия Фишера оценить статистическую надежность уравнения регрессии и коэффициента детерминации . 5. С помощью -критерия оценить статистическую значимость коэффициентов чистой регрессии. 6. С помощью частных -критериев Фишера оценить целесообразность включения в уравнение множественной регрессии фактора после и фактора после . 7. Составить уравнение линейной парной регрессии, оставив лишь один значащий фактор. 8. Проверить вычисления в MS Excel.