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
|
Пример 1. Кафедра математики и информационных технологийСтр 1 из 4Следующая ⇒ МЕЖДУНАРОДНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ «МИТСО» Гомельский филиал Кафедра математики и информационных технологий ПРАКТИЧЕСКИЕ ЗАДАНИЯ К зачету по дисциплине «Эконометрика и экономико-математические методы и модели» Для студентов заочной формы обучения
Гомель 2014 Индивидуальное практическое задание к зачету состоит из четырех примеров, отражающих содержание следующих тем дисциплины: пример 1 – «Парная линейная регрессия»; пример 2 – «Множественная линейная регрессия»; пример 3 – «Временные ряды»; пример 4 – «Модель управления товарными запасами».
Вариант индивидуального задания определяется в соответствии с первыми буквами фамилии, имени, отчества студента (например, студент Иванов Александр Петрович выполняет примеры 1.9 и 2.9 (по фамилии), пример 3.1 (по имени) и пример 4.5 (по отчеству)). Индивидуальное задание, выполненное не по своему варианту, не зачитывается. Номер каждого примера в работе указывается в обязательном порядке. Перед решением каждой задачи обязательно записывается ее условие. Решения примеров следует излагать подробно и аккуратно, объясняя все действия. При этом решения первых трех примеров должны дополняться соответствующими компьтерными распечатками.
ВАРИАНТЫ ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАДАНИЙ
Пример 1 «Парная линейная регрессия» Задание 1.1. По статистическим данным, представленным в таблице, построить линейную модель зависимости объема выпуска продукции от величины основных фондов . С помощью показателей корреляции и детерминации оценить качество построенной модели и осуществить точечный прогноз при .
Задание 1.2. В таблице приведены данные о среднемесячной начисленной заработной плате и доле денежных доходов, направленных на прирост сбережений во вкладах, займах, сертификатах и на покупку валюты, в общей сумме среднедушевого денежного дохода.
1) Построить корреляционное поле и визуально оценить форму связи между переменными. 2) Рассчитать параметры уравнения линейной парной регрессии. 3) Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 4) Оценить с помощью средней ошибки аппроксимации точность модели. 5) Оценить с помощью -критерия Фишера статистическую надежность результатов моделирования. 6) Рассчитать прогнозное значение результата, если среднемесячная начисленная заработная плата равна 320 условных денежных единиц.
Задание 1.3. В таблице приведены статистические данные о среднем размере назначенных пенсий и прожиточном минимуме.
1) Построить корреляционное поле и визуально оценить форму связи между переменными. 2) Рассчитать параметры уравнения линейной парной регрессии. 3) Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 4) Оценить с помощью средней ошибки аппроксимации точность модели. 5) С помощью -критерий Фишера оценить статистическую надежность результатов моделирования. 6) Рассчитать прогнозное значение результата, если прожиточный минимум составляет 220 условных денежных единиц. Задание 1.4. В таблице приведены данные об уровне механизации работ и производительности труда для 14 однотипных предприятий.
Необходимо: 1) оценить тесноту связи между переменными с помощью линейного коэффициента корреляции; 2) найти параметры уравнения линейной регрессии; 3) найти коэффициент детерминации и пояснить его смысл; 4) проверить значимость уравнения с помощью -критерия; 5) оценить точечный и интервальный прогнозы на предприятиях с уровнем механизации работ 60%. Задание 1.5. По статистическим данным построить парную линейную модель, отражающую зависимость удельного веса бракованной продукции от доли рабочих со специальной подготовкой. С помощью критерия Стьюдента оценить статистическую значимость коэффициентов уравнения.
Задание 1.6. По статистическим данным, описывающим зависимость уровня рентабельности на предприятии от скорости товарооборота, построить уравнение парной линейной регрессии. Определить общее качество и статистическую значимость уравнения.
Задание 1.7. Имеются данные о расходах на питание и душевом доходе для девяти групп семей.
Необходимо: 1) построить корреляционное поле и визуально оценить форму связи между переменными; 2) построить уравнение парной линейной регрессии; 3) оценить значимость коэффициентов полученной модели; 4) оценить общее качество модели; 5) осуществить точечный прогноз при .
Задание 1.8. Имеются данные по 18 сельскохозяйственным предприятиям.
Необходимо: 1) найти коэффициент корреляции между урожайностью зерновых культур и качеством земли; 2) построить уравнение линейной регрессии, которое характеризует зависимость между качеством земли и урожайностью; 3) оценить качество построенной модели; 4) осуществить точечный прогноз урожайности зерновых культур, если качество земли 48 баллов.
Задание 1.9. По данным, представленным в таблице, построить линейное уравнение регрессии, отражающее зависимость стоимости квартиры от ее жилой площади. Для построенного уравнения вычислить: 1) коэффициент линейной корреляции, 2) коэффициент детерминации; 3) коэффициент аппроксимации. Осуществить точечный прогноз по построенной модели в случае, когда площадь квартиры составляет 41 кв. м.
Задание 1.10. На основе статистических данных, приведенных в таблице, необходимо: 1) построить уравнение линейной парной регрессии между общей площадью квартиры и ее ценой ; 2) вычислить линейный коэффициент корреляции и коэффициент детерминации (сделать выводы); 3) вычислить коэффициенты регрессии и оценить их статистическую значимость; 4) изложить экономическую интерпретацию коэффициентов регрессии; 5) осуществить точечный прогноз цены квартиры, если ее площадь составляет 65 квадратных метров.
|