Полезное:
Как сделать разговор полезным и приятным
Как сделать объемную звезду своими руками
Как сделать то, что делать не хочется?
Как сделать погремушку
Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами
Как сделать идею коммерческой
Как сделать хорошую растяжку ног?
Как сделать наш разум здоровым?
Как сделать, чтобы люди обманывали меньше
Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили?
Как сделать лучше себе и другим людям
Как сделать свидание интересным?
Категории:
АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника
Контрольные задания. 1.По 19 предприятиям оптовой торговли изучается зависимость объема реализации (у) от размера торговой площади ( ) и товарных запасов ( )
|
|
1. По 19 предприятиям оптовой торговли изучается зависимость объема реализации (у) от размера торговой площади (
) и товарных запасов (
). Были получены следующие варианты уравнений регрессии:
1. у=25+15 
2. у=42+27 
3. у=30+10 +8 
(2,5) (4,0)
4. у=21+14 +20 +0,6 
(5,0) (12,0) (0,2)
В скобках указаны значения стандартных ошибок для коэффициентов регрессии.
1. Проанализируйте тесноту связи результата с каждым из факторов.
2. Выберите наилучшее уравнение регрессии, обоснуйте принятое решение.
2. Для изучения рынка жилья в городе по данным о 46 коттеджах было построено уравнение множественной регрессии6
У= 21,1-6,2 +0,95 +3,57 
; 
(1,8) (0,54) (0,83)
где у – цена объекта, тыс. долл.;
- расстояние до центра города, км;
- полезная площадь объекта, кв. м;
- число этажей в доме, ед.;
- коэффициент множественной детерминации.
В скобках указаны значения стандартных ошибок для коэффициентов регрессии.
1. Проверьте гипотезу о том, что коэффициент регрессии 
в генеральной совокупности равен нулю.
2. Проверьте гипотезу о том, что коэффициент 
в генеральной совокупности равен нулю.
3. Исходные данные для выявления тенденции себестоимости добычи нефти и газа представлены в таблице.
| Фактор времени t | Себестоимость добычи 1 т нефти и попутного газа, руб. | Средний дебит на отработанный скважино-месяц, т | Обводненность нефти, % | Удельная численность на одну скважину, чел./скв. | Газовый фактор, газ м3/нефть т | Фондоемкость на одну скважину, тыс.руб. |
| 12,19 | 42,6 | 35,1 | 2,21 | 150,2 | 68,3 | |
| 9,59 | 55,8 | 29,3 | 2,27 | 257,0 | 72,2 | |
| 8,17 | 73,4 | 23,2 | 2,50 | 324,8 | 78,1 | |
| 7,15 | 99,4 | 25,1 | 2,55 | 272,3 | 83,1 | |
| 6,52 | 136,2 | 20,2 | 2,63 | 228,7 | 94,1 | |
| 5,31 | 176,8 | 17,7 | 2,77 | 211,7 | 87,9 | |
| 5,21 | 228,9 | 15,1 | 2,83 | 231,1 | 97,1 | |
| 5,32 | 268,2 | 12,8 | 2,87 | 273,0 | 102,7 | |
| 5,23 | 306,9 | 12,6 | 3,01 | 258,2 | 117,1 | |
| 4,9 | 408,3 | 12,2 | 3,20 | 214,6 | 131,3 | |
| 4,8 | 481,0 | 12,9 | 3,52 | 188,8 | 166,6 | |
| 4,81 | 529,0 | 15,6 | 2,99 | 174,7 | 177,6 | |
| 4,78 | 558,0 | 20,5 | 2,98 | 165,9 | 175,6 | |
| 4,65 | 596,0 | 24,3 | 2,95 | 183,7 | 194,6 | |
| 4,79 | 614,0 | 31,2 | 2,86 | 159,7 | 214,1 |
1. Оценить показатели вариации каждого признака и сделать вывод о возможностях применения МНК для их изучения.
2. Проанализировать линейные коэффициенты парной и частной корреляции.
3. Написать уравнение множественной регрессии, оценить значимость его параметров, пояснить их экономический смысл.
4. С помощью F-критерия Фишера оценить статистическую надежность уравнения регрессии и показателя тесноты связи. Сравнить значения скорректированного и нескорректированного коэффициентов множественной детерминации.
5. Рассчитать точечную оценку прогноза себестоимости добычи 1т нефти и попутного газа по полученной регрессионной модели на 16, 17, 18 временной интервал.
6. Для каждого фактора корреляционно-регрессионной модели построить тренд и осуществить прогноз на 16, 17, 18 временной интервал.
4. Построить математическую модель рынка арендных ставок в зависимости от двух факторных признаков:
· местоположения объекта аренды;
· его состояния
| Критерий | Номер объекта | ||||
| Местоположение, ч1 | |||||
| Состояние, x2 | |||||
| Арендная ставка, y |
5. Руководство фабрики заинтересовано в построении модели того, чтобы предсказать реализацию одной из своих уже долго существующих торговых марок. Были собраны следующие данные.
| Дата | Реализация за 6 месяцев, млрд.д.ед. | Реклама, млрд.д.ед | Цена, д.ед | Цена конкурента, д.ед | Индекс потребительских расходов |
| январь-июнь | 4,0 | 15,0 | 17,0 | 100,0 | |
| июль-декабрь | 4,8 | 14,8 | 17,3 | 98,4 | |
| январь-июнь | 3,8 | 15,2 | 16,8 | 101,2 | |
| июль-декабрь | 8,7 | 15,5 | 16,2 | 103,5 | |
| январь-июнь | 8,2 | 15,5 | 16,0 | 104,1 | |
| июль-декабрь | 9,7 | 16,0 | 18,0 | 107,0 | |
| январь-июнь | 14,7 | 18,1 | 20,2 | 107,4 | |
| июль-декабрь | 18,7 | 13,0 | 15,8 | 108,5 | |
| январь-июнь | 19,8 | 15,8 | 18,2 | 108,3 | |
| июль-декабрь | 10,6 | 16,9 | 16,8 | 109,2 | |
| январь-июнь | 8,6 | 16,3 | 17,0 | 110,1 | |
| июль-декабрь | 6,5 | 16,1 | 18,3 | 110,7 | |
| январь-июнь | 12,6 | 15,4 | 16,4 | 110,3 | |
| июль-декабрь | 6,5 | 15,7 | 16,2 | 111,8 | |
| январь-июнь | 5,8 | 16,0 | 17,7 | 112,3 | |
| июль-декабрь | 5,7 | 15,1 | 16,2 | 112,9 |
1. Осуществить отбор факторов для включения в регрессионную модель.
2. Определить уравнение регрессии и прогнозировать объем реализации на январь-июнь следующего года.
6. По исходным технико-экономическим показателям транспорта газа оценить тесноту связи между параметрами. Определить уравнение регрессии. Спрогнозировать параметры на 5 лет.
| Номер года | Производительность | Общая установленная мощность | Средняя дальность перекачки | ОПФ | Средний диаметр ГП |
| 90,1 | 1538,8 | ||||
| 1868,8 | |||||
| 124,6 | |||||
| 139,4 | 2460,5 | ||||
| 151,7 | 2990,7 | ||||
| 3077,3 | |||||
| 179,1 | 3400,7 | ||||
| 3873,7 | |||||
| 205,6 | 4248,3 | ||||
| 217,9 | 5296,5 | ||||
| 245,4 | 6679,6 | ||||
| 272,7 | 8232,1 | ||||
| 302,2 | 9603,1 | ||||
| 324,8 | 11165,7 | ||||
| 348,2 | |||||
| 377,8 | 15463,5 | ||||
| 403,1 | 17571,3 |
3. Исходные данные для выявления тенденции себестоимости добычи нефти и газа представлены в таблице.
| Фактор времени t | Себестоимость добычи 1 т нефти и попутного газа, руб. | Средний дебит на отработанный скважино-месяц, т | Обводненность нефти, % | Удельная численность на одну скважину, чел./скв. | Газовый фактор, газ м3/нефть т | Фондоемкость на одну скважину, тыс.руб. |
| 5,8 | 407,0 | 35,1 | 2,21 | 150,2 | 68,3 | |
| 6,1 | 410,0 | 29,3 | 2,27 | 257,0 | 72,2 | |
| 5,5 | 409,0 | 23,2 | 2,50 | 324,8 | 78,1 | |
| 5,9 | 408,0 | 25,1 | 2,55 | 272,3 | 83,1 | |
| 5,7 | 411,0 | 20,2 | 2,63 | 228,7 | 94,1 | |
| 6,1 | 406,0 | 17,7 | 2,77 | 211,7 | 87,9 | |
| 5,6 | 408,0 | 15,1 | 2,83 | 231,1 | 97,1 | |
| 5,3 | 413,0 | 12,8 | 2,87 | 273,0 | 102,7 | |
| 6,3 | 407,0 | 12,6 | 3,01 | 258,2 | 117,1 | |
| 5,9 | 408,0 | 12,2 | 3,20 | 214,6 | 131,3 | |
| 6,2 | 411,0 | 12,9 | 3,52 | 188,8 | 166,6 | |
| 5,5 | 412,0 | 15,6 | 2,99 | 174,7 | 177,6 | |
| 6,2 | 409,0 | 20,5 | 2,98 | 165,9 | 175,6 | |
| 5,8 | 410,0 | 24,3 | 2,95 | 183,7 | 194,6 | |
| 6,1 | 407,0 | 31,2 | 2,86 | 159,7 | 214,1 |
1. Оценить показатели вариации каждого признака и сделать вывод о возможностях применения МНК для их изучения.
2. Проанализировать линейные коэффициенты парной и частной корреляции.
3. Написать уравнение множественной регрессии, оценить значимость его параметров, пояснить их экономический смысл.
4. С помощью F-критерия Фишера оценить статистическую надежность уравнения регрессии и показателя тесноты связи. Сравнить значения скорректированного и нескорректированного коэффициентов множественной детерминации.
5. Рассчитать точечную оценку прогноза себестоимости добычи 1т нефти и попутного газа по полученной регрессионной модели на 16, 17, 18 временной интервал.
6. Для каждого фактора корреляционно-регрессионной модели построить тренд и осуществить прогноз на 16, 17, 18 временной интервал.
Date: 2016-02-19; view: 2805; Нарушение авторских прав