Файл: Выбор варианта производится по первой букве фамилии.docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 16.03.2024
Просмотров: 136
Скачиваний: 0
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Вариант 23
В таблице представлены данные по трем источникам финансирования аграрного сектора 24 районов Орловской области в 2008 г. (по данным Орловского областного Департамента аграрной политики).
(в рублях)
№ п/п | Районы | Средства Федерального бюджета | Средства областного бюджета | Кредиты |
| | X1 | X2 | Y |
1 | Болховский | 3654893 | 4614092 | 7890 |
2 | Верховский | 22918887 | 8837266 | 27319 |
3 | Глазуновский | 9798328 | 6661913 | 151300 |
4 | Дмитровский | 12056843 | 6250182 | 12045 |
5 | Должанский | 704478409 | 25547013 | 48097 |
6 | Залегощенский | 32470495 | 5286063 | 3400 |
7 | Знаменский | 7999957 | 5229540 | 0 |
8 | Колпнянский | 14559803 | 5583613 | 8696 |
9 | Корсаковский | 12036677 | 2351210 | 13000 |
10 | Краснозоренский | 13107929 | 4148032 | 42000 |
11 | Кромской | 15413019 | 3905414 | 205644 |
12 | Ливенский | 112567704 | 28015838 | 317378 |
13 | Малоархангельский | 16916111 | 3360425 | 16000 |
14 | Мценский | 199847559 | 27759036 | 581324 |
15 | Новодеревеньковский | 16125153 | 2661459 | 3000 |
16 | Новосильский | 3575760 | 985800 | 0 |
17 | Орловский | 71883509 | 32223701 | 1454130 |
18 | Покровский | 22469778 | 7849744 | 500 |
19 | Свердловский | 69730395 | 18562686 | 116247 |
20 | Сосковский | 11153935 | 6967994 | 0 |
21 | Троснянский | 15712151 | 5036214 | 9675 |
22 | Урицкий | 14698546 | 2917100 | 16800 |
23 | Хотынецкий | 12207639 | 10007704 | 2000 |
24 | Шаблыкинский | 9318512 | 5328866 | 1199 |
Требуется:
-
Провести корреляционный анализ данных с целью определения переменных, наиболее подходящих для дальнейшего регрессионного анализа; -
Осуществить регрессионный анализ выбранных переменных; -
Сравнить качественные характеристики построенных моделей, определить вариант наиболее целесообразной регрессии; на ее основе сделать выводы экономического характера; -
Оценить точность лучшей модели: -
По лучшей модели оценить прогноз результативного признака с вероятностью 90 %, если прогнозное значение фактора (или факторов) увеличится на 30 % от своего среднего; -
Результаты аппроксимации и прогнозирования представить на графике.
Вариант 24
Обозначение | Наименование показателя | Единица измерения (возможные значения) |
Y | цена квартиры | тыс. долл. |
X1 | город области | 1- Подольск |
0-Люберцы | ||
X2 | число комнат в квартире | |
X3 | общая площадь квартиры | кв. м |
X4 | площадь кухни | кв. м |
№ | Y | X1 | X2 | X3 | X4 |
1 | 115 | 0 | 4 | 70.4 | 7 |
2 | 85 | 1 | 3 | 82.8 | 10 |
3 | 69 | 1 | 2 | 64.5 | 10 |
4 | 57 | 1 | 2 | 55.1 | 9 |
5 | 184.6 | 0 | 3 | 83.9 | 9 |
6 | 56 | 1 | 1 | 32.2 | 7 |
7 | 85 | 0 | 3 | 65 | 8.3 |
8 | 265 | 0 | 4 | 169.5 | 16.5 |
9 | 60.65 | 1 | 2 | 74 | 12.1 |
10 | 130 | 0 | 4 | 87 | 6 |
11 | 46 | 1 | 1 | 44 | 10 |
12 | 115 | 0 | 3 | 60 | 7 |
13 | 70.96 | 0 | 2 | 65.7 | 12.5 |
14 | 39.5 | 1 | 1 | 42 | 11 |
15 | 78.9 | 0 | 1 | 49.3 | 13.6 |
16 | 60 | 1 | 2 | 64.5 | 12 |
17 | 100 | 1 | 4 | 93.8 | 9 |
18 | 51 | 1 | 2 | 64 | 12 |
19 | 157 | 0 | 4 | 98 | 11 |
20 | 123.5 | 1 | 4 | 107.5 | 12.3 |
21 | 55.2 | 0 | 1 | 48 | 12 |
22 | 95.5 | 1 | 3 | 80 | 12.5 |
23 | 57.6 | 0 | 2 | 63.9 | 11.4 |
24 | 64.5 | 1 | 2 | 58.1 | 10.6 |
25 | 92 | 1 | 4 | 83 | 6.5 |
26 | 100 | 1 | 3 | 73.4 | 7 |
27 | 81 | 0 | 2 | 45.5 | 6.3 |
28 | 65 | 1 | 1 | 32 | 6.6 |
29 | 110 | 0 | 3 | 65.2 | 9.6 |
30 | 42.1 | 1 | 1 | 40.3 | 10.8 |
31 | 135 | 0 | 2 | 72 | 10 |
32 | 39.6 | 1 | 1 | 36 | 8.6 |
33 | 57 | 1 | 2 | 61.6 | 10 |
34 | 80 | 0 | 1 | 35.5 | 8.5 |
35 | 61 | 1 | 2 | 58.1 | 10.6 |
36 | 69.6 | 1 | 3 | 83 | 12 |
37 | 250 | 1 | 4 | 152 | 13.3 |
38 | 64.5 | 1 | 2 | 64.5 | 8.6 |
39 | 125 | 0 | 2 | 54 | 9 |
40 | 152.3 | 0 | 3 | 89 | 13 |
Требуется:
1. Рассчитать матрицу парных коэффициентов корреляции; оценить статистическую значимость коэффициентов корреляции.
2. Выполнить тест на мультиколлинеарность Фаррара – Глоубера и обосновать выбор факторов в модель регрессии.
3. Построить модель регрессии с выбранными факторами и дать экономическую интерпретацию ее коэффициентов.
4. Оценить качество модели через коэффициент детерминации, среднюю ошибку аппроксимации и F-критерий Фишера, проверить значимость коэффициентов регрессии.
5.Дайте оценку влияния значимых факторов на результат с помощью коэффициентов эластичности, - и - коэффициентов для выбранной модели.
6. Построить модель регрессии с наиболее влиятельным фактором. Сравнить ее качественные характеристики с характеристиками модели из пункта 3.
Вариант 25
Обозначение | Наименование показателя | Единица измерения (возможные значения) |
Y | цена квартиры | тыс. долл. |
X1 | город области | 1- Подольск |
0-Люберцы | ||
X2 | число комнат в квартире | |
X3 | жилая площадь квартиры | кв. м |
X4 | площадь кухни | кв. м |
№ | Y | X1 | X2 | X3 | X4 |
1 | 38 | 1 | 1 | 19 | 9.5 |
2 | 62.2 | 1 | 2 | 36 | 10 |
3 | 125 | 0 | 3 | 41 | 8 |
4 | 61.1 | 1 | 2 | 34.8 | 10.6 |
5 | 67 | 0 | 1 | 18.7 | 6 |
6 | 93 | 0 | 2 | 27.7 | 11.3 |
7 | 118 | 1 | 3 | 59 | 13 |
8 | 132 | 0 | 3 | 44 | 11 |
9 | 92.5 | 0 | 3 | 56 | 12 |
10 | 105 | 1 | 4 | 47 | 12 |
11 | 42 | 1 | 1 | 18 | 8 |
12 | 125 | 1 | 3 | 44 | 9 |
13 | 170 | 0 | 4 | 56 | 8.5 |
14 | 38 | 0 | 1 | 16 | 7 |
15 | 130.5 | 0 | 4 | 66 | 9.8 |
16 | 85 | 0 | 2 | 34 | 12 |
17 | 98 | 0 | 4 | 43 | 7 |
18 | 128 | 0 | 4 | 59.2 | 13 |
19 | 85 | 0 | 3 | 50 | 13 |
20 | 160 | 1 | 3 | 42 | 10 |
21 | 60 | 0 | 1 | 20 | 13 |
22 | 41 | 1 | 1 | 14 | 10 |
23 | 90 | 1 | 4 | 47 | 12 |
24 | 83 | 0 | 4 | 49.5 | 7 |
25 | 45 | 0 | 1 | 18.9 | 5.8 |
26 | 39 | 0 | 1 | 18 | 6.5 |
27 | 86.9 | 0 | 3 | 58.7 | 14 |
28 | 40 | 0 | 1 | 22 | 12 |
29 | 80 | 0 | 2 | 40 | 10 |
30 | 227 | 0 | 4 | 91 | 20.5 |
31 | 235 | 0 | 4 | 90 | 18 |
32 | 40 | 1 | 1 | 15 | 11 |
33 | 67 | 1 | 1 | 18.5 | 12 |
34 | 123 | 1 | 4 | 55 | 7.5 |
35 | 100 | 0 | 3 | 37 | 7.5 |
36 | 105 | 1 | 3 | 48 | 12 |
37 | 70.3 | 1 | 2 | 34.8 | 10.6 |
38 | 82 | 1 | 3 | 48 | 10 |
39 | 280 | 1 | 4 | 85 | 21 |
40 | 200 | 1 | 4 | 60 | 10 |