На головну

Приклад виконання завдання

  1. IV. ЗАВДАННЯ ДЛЯ САМОСТІЙНОЇ ПРАЦІ ПІД ЧАС ПІДГОТОВКИ ДО ЗАНЯТТЯ
  2. Актуарні розрахунки: завдання і основні функції
  3. Алгоритм виконання роботи
  4. Алгоритм виконання роботи
  5. Алгоритм виконання роботи
  6. Алгоритм виконання роботи
  7. Алгоритм виконання роботи

Задача.Згідно з вибіркою статистичних даних за 8 років, які характеризують обсяг виробленої продукції (Y), тис. т в залежності від вартості основних засобів (Х1), тис. грн. та чисельності працюючих (Х2), чол. побудувати лінійну регресійну модель виду:

Y = b0 + b1 X1 + b2 X2.

3.Знайти векторну оцінку b* за методом найменших квадратів, для цього треба виконати обчислення за формулою(6.1)

4.Проаналізувати достовірність моделі та її параметрів. Для аналізу необхідно розрахувати:

· коефіцієнт детермінації;

· скоригований коефіцієнт детермінації;

· множинний коефіцієнт кореляції R;

· парні коефіцієнти кореляції;

· частинні коефіцієнти кореляції;

· стандартні похибки оцінок параметрів моделі (порівняти з величиною оцінок);

· перевірити значущість коефіцієнта детермінації, коефіцієнта кореляції та оцінок параметрів моделі множинної регресії;

· знайти інтервали надійності для оцінок параметрів моделі.

6.Знайти прогнозні значення матриці залежних змінних Yпр,які відповідають очікуваним значенням матриці незалежних змінних Xпр.

7.Відобразити модель на графіку.

8.Зробити економічний висновок.

Вихідні дані для розрахунку в табл. 6.1.

Таблиця 6.1

Спостереження обсяг виробленої продукції, тис. т вартість основних засобів, тис. грн. чисельність працюючих, чол.
  Y Х1 Х2
4,2
5,3
6,5
38,2 5,8
38,5 6,9
40,2 5,9
41,1 7,2
48,5 14,2
Середні значення 39,06 7,00


Приклад. Згладжування емпіричних кривих. | Матриця похибок

Перевірка значимості коефіцієнта детермінації, коефіцієнта кореляції та оцінок параметрів моделі множинної регресії. | Висновки. | Вихідні дані для лабораторної роботи № 6 |

© um.co.ua - учбові матеріали та реферати