Файл: Выбор варианта производится по первой букве фамилии.docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 16.03.2024
Просмотров: 134
Скачиваний: 0
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Вариант 4
По машиностроительному предприятию оценивается эффективность использования материальных и трудовых ресурсов. Для этой цели анализируется зависимость годового объема выпускаемой продукции (Y, млн. руб.) от среднегодовой стоимости основных средств (X1, млн. руб.) и среднегодовой численности работников предприятия (X2, чел.). Имеются данные за десять лет:
Год | Y | X1 | X2 |
1999 | 405,3 | 41,8 | 1305,2 |
2000 | 428,1 | 66,3 | 1330,1 |
2001 | 423,9 | 69,6 | 1295,3 |
2002 | 433,2 | 76,8 | 1302,9 |
2003 | 456,5 | 89,4 | 1334,1 |
2004 | 464,7 | 95,3 | 1320,7 |
2005 | 542,1 | 92,9 | 1303,5 |
2006 | 599,9 | 95,1 | 1456,9 |
2007 | 599,2 | 122,5 | 1478,2 |
2008 | 576,5 | 135,9 | 1390,3 |
Требуется:
-
Построить матрицу парных коэффициентов корреляции между исследуемыми переменными. Проверить факторы на коллинеарность. -
Построить уравнение линейной регрессии объема выпускаемой продукции, без включения фактора времени и с включением фактора времени для учета тренда. -
Проверить статистическую значимость уравнения и его коэффициентов на уровне значимости =0,05. Сделать выводы о существенном либо несущественном влиянии факторных переменных X1 и X2 на изменение объема выпускаемой продукции и о целесообразности включения фактора времени в регрессионную модель. -
Оценить точность модели. -
Дать экономическую интерпретацию уравнения регрессии. -
Построить прогноз годового объема выпускаемой продукции на следующий год.
Вариант 5
Исследуется влияние некоторых показателей социально-экономического положения субъектов Центрального федерального округа России на региональный коэффициент смертности. В таблице приводятся официальные статистические данные по субъектам Центрального федерального округа за 2005 год («Российская газета», 24 марта 2006 года, № 60), где:
-
Y — коэффициент смертности в 2006 году (выражается в промилле «‰» и представляет собой число умерших за год на 1000 человек населения); -
X1 — индекс (темп роста) промышленного производства, в % к 2004 году; -
X2 — индекс производства продукции сельского хозяйства, в % к 2004 году (для г. Москвы условно принято 100 %); -
X3 — численность работников малых предприятий, ‰ (чел. на 1000 чел. населения); -
X4 — среднемесячная номинальная начисленная заработная плата по региону, тыс. руб.; -
X5 — численность населения на 1 января 2005 года, тыс. чел.
Требуется:
-
Построить матрицу парных коэффициентов линейной корреляции и выявить коллинеарные факторы. -
Построить линейную регрессионную модель коэффициента смертности, обосновав отбор факторов. Если из-за коллинеарности факторов невозможно построить уравнение регрессии с полным перечнем факторов, то построить несколько моделей. -
Оценить качество построенных моделей. -
Дать экономическую интерпретацию параметров лучшего уравнения регрессии и оценить вклад каждого из факторов в вариацию коэффициента смертности с помощью дельта – коэффициентов. -
Построить три однофакторные нелинейные регрессионные модели зависимой переменной с наиболее подходящим фактором: степенную, гиперболическую и показательную. Сравнить качество моделей. Выбрать лучшую модель.
Примечание. При проверке статистических гипотез уровень значимости принять равным 0,05.
Область | Y | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 |
| 16,0 | 108,8 | 115,8 | 35,4 | 6,86 | 1512 |
| 19,8 | 116,0 | 95,7 | 25,0 | 5,24 | 1346 |
| 20,3 | 100,2 | 113,3 | 43,1 | 6,07 | 1487 |
| 18,8 | 109,6 | 102,1 | 53,3 | 5,60 | 2334 |
| 22,0 | 107,6 | 96,8 | 36,5 | 5,37 | 1115 |
| 19,2 | 105,0 | 94,7 | 58,4 | 6,98 | 1022 |
| 21,0 | 108,4 | 100,3 | 30,1 | 5,84 | 717 |
| 19,7 | 104,0 | 101,1 | 29,8 | 5,65 | 1199 |
| 17,9 | 102,5 | 108,2 | 33,6 | 7,19 | 1190 |
| 17,5 | 129,6 | 101,2 | 61,5 | 9,51 | 6630 |
| 18,5 | 110,3 | 101,7 | 28,4 | 5,46 | 842 |
| 20,3 | 106,2 | 100,9 | 49,4 | 6,22 | 1195 |
| 21,5 | 104,3 | 92,3 | 26,3 | 6,30 | 1019 |
| 19,3 | 102,5 | 110,0 | 25,6 | 5,08 | 1145 |
| 23,1 | 104,4 | 93,0 | 34,5 | 6,64 | 1425 |
| 22,0 | 105,0 | 102,7 | 36,4 | 6,34 | 1622 |
| 19,9 | 104,5 | 105,9 | 43,3 | 7,39 | 1339 |
| 12,4 | 122,4 | 100,0 | 168,9 | 13,74 | 10407 |
Вариант 6
По тринадцати супермаркетам исследуется зависимость квартального торгового оборота от размера торговых площадей, района расположения (центральный или периферийные) и формы собственности (муниципальный или частный). Имеются следующие данные:
№ магазина | Торговый оборот (млн. руб.) | Торговые площади (м2) | Район расположения | Форма собственности |
1 | 59 | 2500 | периферийный | муниципальный |
2 | 85 | 2172 | периферийный | частный |
3 | 127 | 2928 | центральный | муниципальный |
4 | 178 | 3943 | центральный | муниципальный |
5 | 156 | 2819 | центральный | частный |
6 | 122 | 4902 | периферийный | муниципальный |
7 | 89 | 4236 | центральный | муниципальный |
8 | 159 | 5486 | периферийный | муниципальный |
9 | 256 | 7186 | центральный | частный |
10 | 156 | 4501 | центральный | частный |
11 | 149 | 3495 | центральный | муниципальный |
12 | 122 | 4562 | периферийный | частный |
13 | 178 | 2706 | центральный | частный |