- •Кафедра «Экономико-математических методов и моделей»
- •1. Постройте диаграммы рассеяния, представляющие собой зависимости y от каждого из факторов х. Сделайте выводы о характере взаимосвязи переменных.
- •2. Осуществите двумя способами выбор факторных признаков для построения регрессионной модели:
- •3. Постройте уравнение множественной регрессии в линейной форме с выбранными факторами. Дайте экономическую интерпретацию коэффициентов модели регрессии.
- •4. Дайте сравнительную оценку силы связи факторов с результатом с помощью коэффициентов эластичности, - и -коэффициентов.
- •5. Рассчитайте параметры линейной парной регрессии для наиболее подходящего фактора Хj.
- •6. Оцените качество построенной модели с помощью коэффициента детерминации, f-критерия Фишера.
- •7. Проверьте выполнение условия гомоскедастичности.
- •8. Используя результаты регрессионного анализа ранжируйте компании по степени эффективности.
- •10. Составьте уравнения нелинейной регрессии:
- •11. Привести графики
- •12. Для нелинейных моделей найдите коэффициенты детерминации. Сравните модели по этим характеристикам и сделайте вывод о лучшей модели.
1. Постройте диаграммы рассеяния, представляющие собой зависимости y от каждого из факторов х. Сделайте выводы о характере взаимосвязи переменных.
|
R2 – выборочный множественный коэффициент детерминации. R 2 = 0,837, близок к 1, следовательно связь между Y и X3 сильная. = 0,915 коэффициент множественной корреляции.
|
|
1. Построим диаграмму рассевания, представляющую собой зависимость Y (Прибыль/убыток) к переменной Х4 (Основные средства).
R2 – выборочный множественный коэффициент детерминации. R2 = 0,720 близок к1, следовательно связь между Y и Х4 сильная. = 0,848 коэффициент множественной корреляции.
|
|
R2 – выборочный множественный коэффициент детерминации. R2 = 0,410 , близок к 1, следовательно связь между Y и Х5 сильная. = 0,640 коэффициент множественной корреляции |